Tong誰もが簡単に夢をフィジカルなプロダクトにできる。そんな未来を想像してみよう。そこで夢の実現に必要なのは、望むものを言葉で伝えることだけ。デザインや製造分野のバックグランドも要らない。必要なのはアイデアだけだ。これは実現可能なことだし、実現できるだろうが、変わらなければならないことがある。製造の自動化へのアクセスだ。現時点では、自動化は大手メーカー、つまり潤沢な資金を持つ企業の特権になっている。した企業が製造業を支配しているのは、自動化の手段に投資するリソースを持っているからだ。自動化のコストが、その設備そのものよりずっと高額であることは想像に難くない。近くが、ハードウェアでなく、高額で手間と時間のかかるプロセス統合に費やされることも多い。そこには自動化システムの効率的な運用に必要なセットアップやトレーニング、認定、保守、トラブルシューティングが含まれる。現在行われている研究により、モダンな製造業が今後は全く異なるものになるかもしれないこの確立されたエコシステムが自動化の普及を妨げている。プロセス統合という関門を通過しなければならない。自動化が高額である必要はなく、この統合という壁を崩して、本当の意味で民主的な、零細工場にも導入可能なものにするには、ディスラプションが必要だ。人工脳が、そこに到達する方法となる。人工脳とは?この人工脳は、ハードウェアとソフトウェアを組み合わせで、人間の最も興味深い側面である「経験から学ぶ能力」を再現するものだ。人工脳を持つロボットには、その構成要素によって認知、分析、データ収集の環境が提供され、数時間の間に自らを再プログラム、つまり脳回路を「配線し直す」能力が与えられる。つの要素から構成される。センサーは目や耳となってデータを収集し、それをハードウェアが処理。取り込まれたこれらの新たな体験すべてを記録してメモリーに追加し、その体験から学んで、今後のタスクへの情報提供に使用する。製造ロボットは突如として、事前にプログラムが必要なシングルタスクのマシンではなくなるのだ。呼ばれるハードウェア。これは現場で、必要に応じて構成を変更できる、プログラム可能なブロックからなる集積回路だ。年代半ばから存在するが、プログラムが極めて難しく、そのため最近まで広く使用されることはなかった。簡単で、飛躍的に利用しやすいものとなった。人工脳を搭載したロボットは、使用開始から最初の数カ月間、ユーザーが与えたさまざまなタスクに基づき、継続的に新しい体験を学習する。ロボットは子供のように実践から学ぶのだ。効率を上げるため、この期間にハードウェアの組み直しが必要になることもあるが、新たなハードウェアを購入する必要はない。再プログラムできるからだ。これは人間の脳の「再配線」に似ており、日々得られる経験に基づいて自身を更新していく。つの問題を解決することだけに集中するよう制限されてきた。そのため、ほとんどの場合、この知能を設計対象以外のシチュエーションには適用できなかった。人間の脳の働きはそうではない。人間の脳は、経験を別のシナリオに当てはめて推定する無限の能力が備わっており、これまでに学んだことを全く別の状況にも応用できる。同様に機能できるレベルにまで向上している。内蔵されているため、クラウドには依存しない。内蔵されているため、クラウドには依存しない。データの継続的なカタログ化と、そこからの学習、そのデータを基にさらにスキルを積み上げ、ロボットによる周辺環境とユーザーの理解を支援する。データをフィルターするボトルネックを使用して、重要だとみなす情報を保管し、関連性がないと判断した情報は無視する。ネットワークを再プログラムし、ロボットに新たなタスクに対する準備をさせる。体あれば、誰でもほぼあらゆるものを、量を問わずに生産できるということだ。ロボットには適応力があり、再プログラムが可能なのだから。セルを置くスペースだけだ。プロセス統合は過去のものとなる。知識はすべて人工脳に搭載されるようになるからだ。して知識で武装したロボットは、あらゆるタスクにアプローチでき、「この材料ならこう配置して、このブレード、翼、柱ならこう製作する」と対応可能だ。その理由は、あらゆる物理特性が内部で解決されるから。セルを移動することなく、鋼や重合体から繊維まで、さまざまな材料を扱うことができる。このロボットには適応力があり、その能力はピック&プレイスのタスクにとどまらない。最新の工場設計が生み出す、より優れた独の電気自動車このロボットは、現在工場で見られる産業用ロボットとは全く異なる外観になるだろう。軽量で、よりフレキシブルに。動作に必要なエネルギーはずっと少なく、人間の体同様、移動に大きなパワーは必要としない。これらすべてを総合すれば、自らが構築する加工品がユーザーが頭に思い描くアイデアに合致しているのかどうか、ロボットが完全に理解するのに役立つ。未来において、ユーザーが購入するのは、ソフトウェアやマシンではなく、まさにこの人間とロボットの間のコミュニケーションだ。ユーザーが代金を支払う対象は、意思疎通を図り、問題を解決するための知識だ。それはロボットを購入した瞬間から可能となり、トレーニングの必要もない。して、製造自動化の手段も、すべての人々が利用可能となる。シングルタスク学習を超える能力を有し、センサーが桁外れに安価になることで、初めて実現可能となる。本当の意味で根付くには、大小のメーカーがイノベーションを進んで利用し、学習や働き方の新たな手法を受け入れて、ディスラプションを歓迎するようにならなければならない。このテクノロジーは、ぬるま湯から抜けだし、この業界について連想されがちな「控えめな前進の足取り」から脱却する機会を提供するものだ。人工脳の研究は、まさに現在進行中だ。種類のコンポーネントを製作できることを実証予定だ。このロボットは収集する知識に適合して、遂行を要求されるさまざまなタスクにその知識を適用できることを示すだろう。年で本格的に実用化されるはずだと私は考えている。人工脳のようなイノベーションが、機能横断型のデザイン、ビルド、製造の問題の解決に必要不可欠であることが、今後ますます明らかとなっていくだろう。自動化がすべての人々に利用可能なものとなれば、機械工学士から哲学者や生物学者まで、誰もがそれぞれの問題に対する実行可能なソリューションを生みだすことができる。必要なのは、夢から始めることだけだ。#メイカーSuccess!ご登録ありがとうございました日本版ニュースレターを配信登録!最新の記事を無料でお届けします。TrieuSuccess!ご登録ありがとうございました日本版ニュースレターを配信登録!最新の記事を無料でお届けします。不正コピーについてSearchSearchSuccess!ご登録ありがとうございました「創造の未来」のストーリーを紹介中!日本版ニュースレターの配信登録X。