2015/04/27 IT概覧～IoTまでの流れ～
- 2. IoTが流行っている理由（個人の感想です） 安価に調達できる ◦ 30年前にもすでに技術はあったが、とても高価だった ◦ 現在は安価＆高精度＆小さい ◦ 今なら１万円でシステム全体ができる 必要となるPCやネット環境は、すでにある ◦ センサーの種類も豊富 危険が少ない ◦ 破壊、爆発、感電する可能性のある場面が少ない 半田コテを握らなくても、プロトを作成できる 電子ブロック感覚で、小学生でも安心 出力ピン：Arduinoは 5V 40mA, Raspberry PI は 3.3V 50mA １人で全部できる ◦ すべての構成要素の難易度＆所要時間が下がった 学習用マイコン、軽量プログラミング言語、IaaS 偶然にスゴイものが出来るかもしれない 人間の作業量が少なくなった。単純作業はCPUにお任せ 2
- 3. IoTを構成要素に分解 測定 ◦ マイコン、センサ 通信 ◦ ネットワーク 蓄積 ◦ ファイルシステム、データベース ◦ KVS, クラウドサービスの利用、ストレージ 分析 ◦ 統計処理、機械学習、ビックデータ活用 出力 ◦ ビジュアライゼーション、プッシュ通知 3
- 4. 測定－1976年頃の学習用マイコン TK-80 ◦ ¥88,500-（大卒初任給が¥26,200-の時代） ◦ 2MHz μPD8080A(8bit), 0.5KByte-RAM ◦ パラレルI/O：１個 ◦ 備考 機械語を16進キーで入力 4 http://pc.watch.impress.co.jp/img/pcw/docs/357/649/html/718.jpg.html
- 5. 測定－2015年の学習用マイコン Arduino Uno ◦ ¥3,240- （養老の滝で料理＋飲み放題が¥3,000-） ◦ 20MHz 8-bit AVR, 32KBytes ◦ デジタルI/O：14本 ◦ アナログI/O：6本 ◦ 備考 C/C++をベースとした言語で開発 PCとUSB接続して、コンパイル結果を書き込む Raspberry PI 2 ◦ ¥5,400- （餃子の王将の餃子20人前が¥4,800円） ◦ A 900MHz quad-core ARM Cortex-A7 CPU（32bit） ◦ 1GB RAM, 有線LAN, USBx4, HDMI, ◦ GPIO（デジタルのみ）, MicroSD card slot ◦ 備考 MicroSDカード追加で、Linuxマシンが完成 PC用のUSB機器の多くを流用可能 家のTVをモニタにすれば、後はキーボードだけで開発も可能 5 最小のArduino 8pino ¥888- アナログ値を 0～1023で表現
- 6. 測定－20世紀のセンサ あることはあったけど、とても高価だった ◦ 例：加速度センサ 6 加速度センサーの進化 http://techon.nikkeibp.co.jp/article/SCR/20140716/365681/
- 7. 測定－2015年のセンサ 様々なセンサが安価に購入可能で、接続も簡単 ◦ ほとんどのセンサが、抵抗を１つ加える程度で、 ArduinoやRaspberry PIに接続できる 7http://akizukidenshi.com/catalog/c/caccel_spop/加速度センサ SensorTag $25 ６種類のセンサを内蔵 Bluetooth Low Energy http://www.tij.co.jp/tool/ jp/cc2541dk-sensor
- 8. ちょっと変わったセンサも個人で購入できる ◦ ダストセンサーDSM501Aモジュール ¥2,138- http://shop.smartdiys.com/products/detail.php?product_id=552 ◦ Grove 水分センサー モジュール ¥559- http://shop.smartdiys.com/products/detail.php?product_id=326 ◦ においセンサ ＴＧＳ２４５０ ¥300- http://akizukidenshi.com/catalog/g/gP-00989/ ◦ 大面積Ｓｉ ＰＩＮフォトダイオードＳ６７７５ ¥300- http://akizukidenshi.com/catalog/g/gI-04806/ 測定－2015年のセンサ 8
- 9. 通信－1993年頃の通信 サーバとの通信 ◦ サーバは電話回線を持っており、その番号に発信 ◦ 距離に応じて電話代がかかる（テレホーダイは1995年開始） 通信手段：有線 ◦ アナログモデムの最高速度は14,400bps 28,800bpsの登場が1994年 ◦ 1988年に「INSネット64」がサービス開始 ◦ 1992年頃に、日本でインターネットの商用利用が開始 無線通信＝無線機＋音響カプラ ◦ 300bps程度しか出なかった ◦ 1999年に無線LAN（IEEE802.11b：11Mbps）が登場 9
- 10. 通信－2015年の通信 サーバとの通信 ◦ サーバはインターネット上で、グローバルIPを持つ http/httpsなら、どこからでも通信できる 逆向き（サーバ→クライアント）の通信も可能 Ajax+Comet,WebSocket ◦ 通信量の上限はあるが、相手が海外でも固定料金 通信手段：無線 ◦ IEEE 802.11n：最大伝送速度600Mbps ◦ Bluetooth：BLEで省電力 ◦ UltraWideband：位置測定もできる ◦ ZigBee：低速で省電力 ◦ 3G/LTE：日本国内であれば、どこでも通信可能 ◦ WiMax：通信エリアが狭いけど、早い・安い・無制限 10
- 11. 蓄積－2015年のストレージ 容量 ◦ 8TByteのHDDが個人用 ST8000AS0002 ４万円弱 20年前と同じ金額で、1GB → 8TB 性能 ◦ HDDの性能は、この10年でたった1.2倍 ◦ SSDの登場で大きく性能アップ ◦ ビックデータはI/O性能が一番重要 11http://www.intellilink.co.jp/article/column/b301.html
- 12. 蓄積－2015年のストレージ RDB ◦ 様々な無償のRDBが利用できる MySQL, PostgreSQL ◦ 有償のRDBも、制限付きで無償利用できる Oracle Express, DB2 Express-C, SQLServer Express 商用利用OK、制限：CPU数、データベースサイズ ◦ RDB以外のものも豊富にある Cassandra, HBase, MongoDB 12
- 13. 蓄積－2015年のストレージ クラウドサービスの利用 ◦ サーバの構築・メンテナンス・場所・電気代が不要 REST API サービスなら、サーバ側のコーディングが不要 データ量が少なければ、無料で利用できるものも多い ◦ IaaSを8時間だけ利用する場合 OS導入済みサーバの入手：5分 メモリ4GByte、CPU2コア、Linuxの場合 AmazonEC2の利用料金：$0.08 × 8時間 ＝ $0.64 ＝ 76円 メモリ244GByte、CPU32コアで遊びたい場合 AmazonEC2の利用料金：$3.36×8時間＝$26.88＝3,300円 24時間ｘ１ヶ月使い続けると、リースとほぼ同額 13
- 14. 分析－機械学習までの歴史 http://ja.wikipedia.org/wiki/人工知能の歴史 14 1 前史 2 人工知能の誕生 1943～1956 2.1 サイバネティクスと初期のニューラルネットワーク 2.2 ゲームAI 3 黄金時代 1956～1974 3.1.2 自然言語 3.1.3 マイクロワールド 4 AIの冬第1期 1974～1980 5 ブーム 1980～1987 5.1 エキスパートシステムの隆盛 5.2 知識革命 5.3 資金復活: 第五世代コンピュータプロジェクト 6 AIの冬第2期 1987～1993 7 1993年以降 7.1 マイルストーンとムーアの法則 7.2 知的エージェント 7.4 様々な場面で裏方として働くAI TVなどで良く聞いた イマココ
- 15. 分析－機械学習までの歴史 エキスパートシステム ◦ http://ja.wikipedia.org/wiki/エキスパートシステム エキスパートシステムは基本的に、特定の分野の問題についての情報を解析 するルール群から構成されるプログラムであり、その情報はシステムの利用 者が提供する。 問題の分析結果を提供するだけでなく、設計によっては利用 者の行動を正しく導く指針を与えることもできる。 機械学習 ◦ http://ja.wikipedia.org/wiki/機械学習 機械学習（きかいがくしゅう、英: machine learning）とは、人工知能における研 究課題の一つで、人間が自然に行っている学習能力と同様の機能をコン ピュータで実現しようとする技術・手法のことである。 エキスパートシステムと機械学習の違い ◦ エキスパートシステム：識者がルールを作成する 識者自身も認識していない部分はルール化できない ◦ 機械学習：大量のデータを投入し、ルールを自動生成する どんなルールなのか人間には理解できない。でも役には立つ 15 事例:Google IME
- 16. 機械学習が注目されている理由１ 大量の電子データの入手が容易になった ◦ 最初から電子化されているテキスト情報 Twitter Stream API 様々な言語のつぶやきが無料で入手できる タグ付けされている、位置情報付き（一部） Facebook Graph API ユーザー情報、写真、記事、コメント ◦ 電子化されたテキスト情報 電子書籍、特許情報 ◦ 数値データ 総務省統計局、気象庁、Linked Open Data、センサデータ、 Webサイト（スクレイピング禁止サイトは要注意） ◦ 画像 Google、Flickr、CCDカメラ 16 個人の研究で、 よく使われている
- 17. 機械学習が注目されている理由２ １人でも、アイデア次第で凄い物が出来るかも ◦ 人間が書くコードの量は、圧倒的に少なくなった エキスパートシステムでは、ルールを人手で書いていた →膨大な専門家の作業が必要だった 軽量プログラミング言語に、豊富なライブラリ →全アルゴリズムを端から試してみるのも悪くない ◦ 投入する大量データは、無料もしくは安価で手に入る 最初からデジタル化されているデータ ◦ 瞬間的に必要な計算パワーはクラウドで安価に調達 数時間だけ、という利用形態が可能 ◦ 結果をビジュアライズするためのライブラリも豊富 HTMLにすれば、世界中の人に使ってもらえる 17
- 18. 分析－2015年の機械学習 R言語 ◦ 1996年に登場 ◦ 実行環境が無償で使える ◦ RStudio（統合環境）も無償 ◦ プログラマでなくても、結構使いこなせる インタプリタで結果を確認しながら、１ステップづつ進める 細かい部分は適当に処理して、ミスはエラーが出る 数学が苦手な人は、ツライです ◦ 便利なライブラリが、大量に無料で入手できる その他の軽量プログラミング言語 ◦ Python, Perl, Ruby, Scala, JavaScript, e.t.c…. 18
- 19. まとめ 昔はとても個人ではできなかったことが ◦ ハードウエア：安価、小さい、高精度、簡単 ◦ ソフトウエア：ほとんど無償、高機能 ◦ データ：ほとんど無償、大量に入手できる ちょっと休日にやってみれる ◦ ソフトをやってきた人は、ハードを触ると新鮮 ◦ サーバを１日だけ利用 ◦ 偶然にスゴイ発見・発明が生まれるかも とにかくやってみる ◦ 本を読むと、分かった気になるけど 実際やってみると、全然印象が違う事が多い ◦ 一度やってみる、せめて、一度見てみる AITCのオープンラボを利用してください YouTubeで手順を動画で公開している人多数 一度見ていると、自分でやる時に苦労しない 19