デバイスは、ばかばかしいほど凝り過ぎたものになることがある。は近い将来、より大きな影響を産業ロボットへ与えるようになるだろう。ロボットはこれまで、目の前に人間や他のロボット、作業対象が存在するにもかかわらず、完全に制御された状態で、丸暗記スタイルの機械的な作業を実行してきた。製造ロボットはより柔軟で、さまざまな状況に適応できるものとなる必要がある。ロボットの重要な進展が進行中だ。ロボットが周辺環境を確認し、自分でプログラムを変更して、同じ単純な間違いを繰り返さないようにするのを支援する。ロボットに取り組んでいる。プリント中も常に、いかに目的達成へうまく進んでいるかを測定し、必要に応じて軌道修正することができる。このラボには、未体験の新物体を拾い上げ、「意見」を持ち、対象の最も掴みやすい部分を判断できるロボットもある。失敗しても、その間違いから学ぶことができる。次のステップとして考えられるのは、視覚にカメラを使用したロボットに代わって、ロボットの目をレンダリングされたシーンで置き換えることだ。公園のベンチ上のレゴや、他のレゴに混じったレゴ、さらにはネコに付けたレゴなどのシーンを提供するのだ。Autodesk.コンピューターと機械学習システムで操作されるロボットは、こうした多様なシナリオを想定するが、それを現実世界で実行に移す必要はない。プロセスにより何千万という異なる複数のオブジェクトの同時学習を加速できる。して「あらゆるもの」を拾い上げる方法を習得するのだ。位置を指定して、敵陣地を攻撃していくゲームだ。試行錯誤しながら進めていき、運が良ければ敵の戦艦を沈めることができる。デザインとは、このゲームのルールを逆にして、全ての戦艦の位置を相手に教えるようなものだ。デザインを使用すれば、あらゆる選択肢をでき、また選択肢の全てが製造可能となる。コンピューターにより選択肢が精査されるからだ。ソフトウェアを使用して徹底的な検証を行った。システムでプリント可能な、安定した構造でありながら軽量なパーティションが、失敗も無しに生まれた。このプロセスは、単に時間とコストを節約しただけではない。二酸化炭素排出量を削減できる。タイムが短い製造業界に打撃を与えるようになる。デザインを使用する余地がある。ビルへのアプローチだ。ここではまず、コラボレーション、日当たり、プライバシーなどのニーズを理解するため、従業員を対象に調査を行った。ツールで、数千に上る構成から複数のプラン選択肢を作成した。ビルの向き、窓割り、日よけ、フロア数などの面と、その影響が全て詳細に検証された。コンピューターによる計算で示す調査データのマッピングにある。このアプローチでは、複数の達成目標を持つ極めてダイナミックな状況を検証することが重要だ。デザインのテクニックが最大の力を発揮する場面なのだ。あるジェフ・コワルスキーは、テクノロジーに対する長期的なビジョンを作り上げ、ビッグアイディアを探訪することでイノベーションをドライブ。エンジニアやテクノロジスト、マーケター、政策通など幅広いソースから得た、充実したテクニカル、ビジネス、事業アイディアを促進することで高い評価を得ています。コワルスキーはコーネル大学で電気工学の学士号、コンピューター科学の修士号を得ており、CTOの責務にないときは音楽を演奏し、カリフォルニア州バークレーで家族と過ごしています。日本版」の記事を、許可を得て転載したものです。