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もし、20年後の未来が今と変わらないのならワクワクしないでしょう。未来をつくることは、時に、人々に幸せや生きがいを与えます。私たちの今の生活は、先人たちが築いた科学技術の上に成り立っています。つまり、科学技術によって今や未来がつくられているのです。
科学技術を築くベースとなる教科は、理科と数学と英語です。理科はサイエンスそのもの、その基礎となるのが数学、そして、今後さらにグローバル化が進むため、英語は不可欠です。そうした知識を獲得するのが高校時代です。未来をイメージして、ぜひ楽しく学んでください。

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夢ナビ講義も読んでみよう 匠のワザは、AI(人工知能)で再現できるのか?

再現が難しい職人の熟練技 ディープラーニング(深層学習)という技術を知っていますか。自動車の自動運転に利用されているAI(人工知能)と聞くと、イメージしやすいでしょう。今、AIは熟練した職人の技術にまで到達しようとしています。
その一つが、製品の異常や不良品を音で聞き分ける職人技です。例えば、車のエンジン音でトラブルがある部分を聞き分けたり、缶詰をたたいて不良品を聞き分けるのです。これまで、熟練した職人の技を再現するのは難しいといわれていました。しかし今、こうした職人技をコンピュータによる測定で再現しようというニーズが高まっています。
AIの活用で再現が可能に コンピュータで測定するには、まず正常音と異常時に発する異常音のデータを入力します。光にさまざまな色があるのと同じように、音は周波数によって異なるスペクトルに分解できます。対象となる機械に、動作音の分析に基づく、正常音と異常音の特徴を入れたプログラムを用いて、さらに時間軸など細かなデータを入れることで、職人技と同じ能力を持たせることに成功しています。ただ、これで測定し判定できるのはデータを入力した特定の機械のみで、別の機械には使えません。
そこで、ディープラーニング技術を利用して、同じように正常音と異常音を入力した後はコンピュータに機械学習させます。新しい機械を導入するときに、その音をわずか数分間入力して学習させるだけで、対応できるようになるのです。
ワクワクする未来をつくる技術 コンピュータに知能を持たせるのは、研究者の長年の夢でした。50年以上前から研究され、数々の失敗を経て、ようやく花開こうとしています。注目されているディープラーニングも、万能ではありません。得意・不得意があり、特性を把握することが必要です。
測定の分野では、音のほかに、臭(にお)いや色、振動、形状など、異常を検出できる対象はたくさんあります。ディープラーニングの特性を生かして機械で測定・判定できるようにすることで、より安全で快適な未来をつくっていけるのです。

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もし、20年後の未来が今と変わらないのならワクワクしないでしょう。未来をつくることは、時に、人々に幸せや生きがいを与えます。私たちの今の生活は、先人たちが築いた科学技術の上に成り立っています。つまり、科学技術によって今や未来がつくられているのです。
科学技術を築くベースとなる教科は、理科と数学と英語です。理科はサイエンスそのもの、その基礎となるのが数学、そして、今後さらにグローバル化が進むため、英語は不可欠です。そうした知識を獲得するのが高校時代です。未来をイメージして、ぜひ楽しく学んでください。

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