🧣 🤙 🌭 新しい10年のクラウドテクノロジーとロボット工学の開発 😛 🕚 👡

Habréのブログでは、 1cloudクラウドサービスの技術的側面だけでなく、サードパーティ企業の技術に関連するトピックを分析しています。

たとえば、先週、Netflixサービスのデバイスについて話しました。Netflixサービスは、ストリーミングマルチメディアテクノロジーに基づく映画やシリーズを視聴者に提供します。 今日、私たちは「クラウドロボット工学」のニッチで何が起こっているのか、そして関連する活動のテーマ分野に注目しています。

2015年、ガートナーの分析会社は、技術開発の「成熟サイクル」に関する研究を発表しました。グラフでは、テクノロジーは、大多数による採用の規模に応じて分布しています。したがって、彼は、一方では新しい技術に魅了されずにはいられないという事実を実証し、他方では、それらを成功裏に実装するのが非常に困難であることに気付いたとき、彼らにとって十分に迅速に冷却します。

「過剰な期待のピーク」は必然的に「幻想を取り除く」ことに続き、その後、技術は最終的に「欠点を克服する」ゾーンに入り、その後、「生産性のプラトー」に進みます。

ガートナーの副社長兼アナリストであるジャッキー・フィンは、次のように述べています。「ほぼすべてのテクノロジーで見られるこの行動パターンは、期待から幻想を取り除き、最終的に生産性を向上させるまで上下します。 -技術そのものだけではありません-これは、すべてのイノベーションに対応する方法です。このアプローチは、管理およびプロジェクトの作業の新しい領域に関連して維持されます。このルールは私生活にも当てはまると人々は私に言った。」

新しいドキュメントでは、高い期待のピークは無人車両技術とモノのインターネットであると述べています。同様に、拡張現実、暗号通貨、ハイブリッドクラウドなどのテクノロジーは失望の底にあります。これはまさに、テクノロジーの次の開発段階への移行に先行する段階です。

2015年のGartnerテクノロジーの成熟サイクル

Gartnerが行うことは非常に深刻で骨の折れる作業です。テクノロジーへの投資に関する短期的な予測は比較的簡単ですが、今後10年間でIT業界がどのように発展するかを理解しようとするのははるかに困難です。

TechRepublicによると、今後数年間の主な投資優先事項は、ビジネスのセキュリティ、モビリティ、ビッグデータの使用、クラウドサービスの改善の問題になります。 3Dプリンティングやウェアラブルガジェットなどのファッショナブルなトレンドは、リストの最後にあります。デロイトの別の研究では、このデータを確認し、拡張現実とゲーミフィケーションも低優先度の技術と見なされると付け加えています。

ただし、主要な技術分野および先進分野の1つはロボット工学と見なされます。ロボットを使用する可能性はまだ明らかにされていませんが、クラウドテクノロジーはこの分野に大きな影響を与えるでしょう。ビッグデータ、機械学習、オープンソースシステム、およびモノのインターネットは、ロボット工学の用途を見つけることができます。

この傾向は、World Wide Webが最初に登場した1990年代初頭に根ざしています。最初のMosaicブラウザの出現により、南カリフォルニア大学の教授と学生は、カメラからのWebキャストのアイデアを開発し始めました。そして、ウェブカメラの助けを借りて何が起こっているかを受動的に監視する代わりに、ユーザーが特定のワークスペースにリモートで影響を与えることができるという考えに至りました。

さらに、このプロセスを興味深いものにするために、彼らは立方体の塔を作るだけでなく、生きている植物のある庭の世話をするロボットを作ることにしました。この目的のために、産業用ロボットアームが採用され、カメラ、灌漑システム、および種子を収集するためのエアノズルが装備されました。

土で満たされた半径3メートルの円形の花壇の中央に設置されました。ユーザーが「メカニカルアーム」を制御できるように-種や水生植物などを植えるために-誰でもアクセスできるグラフィックWebインターフェイスが開発されました。

テレサド The Telegarden]は、1995年の夏にWebで利用可能になりました。このプロジェクトに関する噂はすぐに広まり、数週間後に何千人もの人々がそれを訪れ始めました。多くの人が定期的にこのサイトを訪れて花を散水し、休暇中に他のユーザーに植物の世話をするように頼みさえしました。数千本の苗木が芽を出し始め、テレサドは急速に成長しました。

Telesadは、Web上で動作する最初のアクティブなデバイスでした。 MIT Pressはそれについて2冊の本を出版し、すぐに他のデバイスとシステムがWebに接続し始めました。それ以来、ロボット工学は十分に進歩しました。現在、家やオフィスを掃除する500万台以上のサービスロボットと、世界中の手術室の外科医を支援する3,000台以上のロボットを開発した数百の研究所があります。デジタルカメラ、慣性センサー、およびその他の多くのセンサーの世界で、多くの主要な成果が達成されています。

ただし、ロボットはまだ食器洗い機に器具を折りたたんだり装填したりすることができません。このようなルーチンルーチンは、彼らにとって非常に複雑です。主な問題は不確実性です。

ロボットの代わりに身を置いてください：あなたの周りのすべては不明瞭で不安定で、よろめき、動き、低解像度で見られます。あなたが直面しているものを判断することはできません。さらに、自分の手の動きを完全に制御することはできません。まるで巨大なガントレットを着ているかのように。

Andrew Ngは、スタンフォード大学でのスピーチでこの問題について非常に興味深い話をしました。

家の中の物をその場所に置くロボットを作ることを考えてください。結局のところ、それは子供を持つすべての人にとって非常に重要であり、特に高齢者にとって重要です。睡眠中や仕事中にロボットが静かに動作し、床から物を集めて元の場所に折り畳むことができたらどうでしょうか？

ここでの問題は、ロボットがすべてのオブジェクトを物理的に覚えることができないことです。常に慣れていないものがあります。たとえば、新しいリモコン付きの新しいテレビを購入しましたが、何らかの理由で床に落ちました。ロボットの場合、新しいリモートは古いものとは異なるため、これはすでに不明なオブジェクトです。幸いなことに、今日この問題に対する解決策があります。インターネット上の広範な情報リポジトリにアクセスできるように、電子アシスタントをWebに接続する必要があります。

2010年、Googleの研究者であるジェームズカフナーは「クラウドロボット工学」の概念を導入しました。クラウドはインターネットにとって新しいものではありません。これは新しいパラダイムであり、それを適用する新しい方法を提案します。

クラウドロボティクスは、クラウドコンピューティング、クラウドストレージ、および統合インフラストラクチャに結び付けられた他のインターネットテクノロジーにそのルーツがあるロボット工学の新しい分野です。このアプローチにより、ロボットは最新のデータセンターのコンピューティングリソースにアクセスできます。

映画「マトリックス」には、ヘリコプターを指してネオがトリニティにそれを制御できるかどうかを尋ねるシーンがありますか？彼女の答えは「まだ」です。次に、彼女は「フライトプログラム」を脳にロードし、「スピナー」を空中に持ち上げました。

私たちにとって、情報を脳に直接ダウンロードし、ほんの数秒で必要なスキルと知識を習得する能力は、実現不可能な幻想です。しかし、ロボットにとってはそうではありません。

いくつかの研究グループは、マシンが巨大なコンピューティングリソースとデータボリュームにアクセスできるようになったときに、ロボット工学でクラウドインフラストラクチャを使用するというアイデアを既に検討しています。

ロボットを外部コンピューターに接続するというアイデアは、1990年に登場しました。東京大学の稲葉雅之（稲葉雅之）は、デバイスとインテリジェントソフトウェアのセンサーとドライブを物理的に分離する「リモートブレイン」の概念を調査しました。

今日、クラウドロボティクスは、安価なコンピューティングテクノロジーと高速ネットワークを使用して、この概念を次のレベルに引き上げようとしています。

クラウドコンピューティングは、新世代のロボットの鍵です。たとえば、Googleのロボット車を例にとると、Webを使用してGoogleの広大な地図と画像のデータベースにアクセスし、StreetViewをGPSデータ、カメラ、3Dセンサーの流れにマッピングし、印象的な場所を特定します精度と衝突の回避。

しかし、興味深いことに、Googleは2010年から実際の状態で自走車をテストしてきました。この間、スマートシステムによって引き起こされた事故は1つもありませんでした。最近まで。 2016年2月14日、自動操縦車が数年ぶりに交通事故の原因になりました。

無人移動用に変換されたシリアルレクサスRX 450hをベースにした車は、交差点で右折しようとしていました。緑色のライトが点灯すると、無人車両が動き始めましたが、システムは道路の右側に雨水管の排水路を囲む土嚢があることを発見しました。無人車両は、障害物を迂回して交差点に行くために、ストリップの中心を占めることにしました。

いくつかの車を逃したGoogle車は、ゆっくりと続くバスの前で再構築を始めました-制御システムは、大型車のドライバーがそれを逃したと判断し、テストドライバーは同じ結論に達し、管理に干渉しませんでした。しかし、バスの運転手は異なる考え方をし、車は衝突しました。

Googleの代表者は、これが道路上の一般的な状況であると強調しています-操作のありふれた誤解です。しかし、無人車両に従事するGoogle Xの部門の専門家は、アルゴリズムにいくつかの変更を加えました。システムは、一般的な場合、バスや他の大型車両（特にトラック）が他の道路利用者に譲歩する傾向が少ないことを考慮します。

これは、システムがまだ不完全であり、アクティブな作業が進行中であることを示しています。 2014年8月28日の時点で、Google車は一時的な信号機を認識できず、歩行者を警察官と区別したり、紙を丸めて石を区別したりできません。そして、彼らは駐車する方法を知りません。 Googleは2020年までにこれらの欠点を修正する予定です。

多くの企業がこの問題に関与しているため、無人車両は非常に有望な方向です。たとえば、自動車はダイムラーに関係しており、ダイムラーは自律型トラックの作成に取り組んでいます。

開発者は、ドイツの都市シュトゥットガルトからオランダのロッテルダムまでの最初の長い旅で、いくつかの車を送ることにしました。 3台の自走式トラックが公道を走行し、Wi-Fiを使用して互いに有益な情報を交換します。

それにも関わらず、3台のトラックすべてにダイムラーの従業員がいて、旅行の経過を監視し、その場合は管理します。 Google車で起こったように、新しいシステムが突然の故障を引き起こし、他の道路利用者を危険にさらす可能性があるという事実から誰も免れません。

クラウドテクノロジーは、マーケティングにも応用されています。この事実自体が、十分な成熟度を物語っています。クラウドシステムは比較的安価であるため、電子メールを送信するのと同じくらい簡単に通話に使用できます。また、独自のVoIPサーバーを構成する必要もありません。メモリとプロセッサを組み合わせたリモートサーバーファームを使用して、すべてがクラウドに保存されます。

これは、ディスク障害やソフトウェアまたはハードウェアの更新を心配する必要がないため、非常に便利です。さらに、クラウドはスケーラビリティとアプリケーションとユーザー間のデータ共有をこれまでになく高速に節約します。

外部電話対話通信（IVR）システムは、ロボットコールの最新のバリエーションです。このソフトウェアは、通常、銀行や保険会社の音声メニューを利用するのに役立ちますが、現在ではマーケティング担当者の手に渡っています。彼らは潜在的な顧客に電話をかけるためにそれを使い始めました。

クラウドプラットフォームの助けを借りて、彼らは多数のロボットコールを発信し、コンピューターと数分間会話しても電話を切らなかった顧客と通信するためだけに生きている人を引き付けることができます。

多くのIVRシステムは、発信呼び出しを行う電話ロボットを作成できる開発者APIを提供します。特定の対話者が質問にどのように答えるかに応じて、システムは通話を会社内の目的の番号にリダイレクトします。この番号では、生きている人がすでに最終的に取引を成立させようとします。

以下は、これらのシステムのいずれかのプロモーションビデオです。

未来派のための十分なスペース

上記のすべてが近い将来に私たちを待っていますが、10年の地平線を超えたらどうなるでしょうか？それから、テクノロジーの発展を研究する未来派が主にいる分野にいるでしょう。

Intelの未来派であるSteve Brownは、3つのメガトレンドがコンピューティングの未来を決定すると言います。「これは減少、増加、そして自然さです。」

「減少」傾向はムーアの法則の結果であり、低消費電力の小型デバイスの開発を決定します。これにより、ウェアラブルガジェットやモノのインターネットが広がる可能性が大幅に高まります。

「増加」とは、コンピューターの能力の継続的な成長を指し、「自然」とは、日常生活のオブジェクトに何らかのコンピューティング能力が与えられる状態です。

「コンピューティングは私たちのすべてです。以前は、それらを実装するためにどこかに行かなければなりませんでした。たとえば、巨大なコンピューターのある部屋に。今日、私たちは外出先で計算を行うことができる時代に生きています」とブラウンは言います。

さらに、計算が私たちの周りの世界に組み込まれることを期待できます-私たちは世界を巨大なコンピューターに変えます。「これが起こるとすぐに、非常に興味深いことが起こり始めます」とブラウンは続けます。

「自動運転車はすべてを変えるでしょう」と彼は言います。「人々は、物理的なマシンとアルゴリズムの両方のマシンと並んで作業しなければならない場合、困難に直面します。」

技術開発のペースは加速しています。意思決定に数十年かかった場所で、現在、プロセスはどんどん速くなっています。そして、これはすべて、管理者が新しいテクノロジーの使用方法についてより多くの情報に基づいた決定を下す必要があることを意味します。さらに、情報のセキュリティと保護に関連するさらに複雑な問題に直面する必要があります。

「現在、大多数の人々がテクノロジーを正しく認識していないため、人々とテクノロジーの関係の本質を判断する必要があります」とマイクロソフトの予測責任者、デイブ・コプリンは述べています。

Koplinは、私たちの多くが新しいテクノロジーを使用してタスクを通常の方法で実行しようと努力していますが、新しいテクノロジーの本質は、その実装方法を根本的に変更することです。

差し迫った大きな変化のために、テクノロジーとより有能な関係を構築する必要があります。Koplinは、次のように述べています。彼女を見ているのは誰ですか？これは私たちが向かっている世界です。データが多くの倫理的問題を明らかにする世界です。これらの変更に対して人々を準備しないと、ほとんどのアイデアはフィクションの範囲を超えて残ります。」

BTの未来派であるNicolas Millarは、これらの考えを反映して、CIOは技術の変化だけでなく、スタッフに与える影響も考慮する必要があると述べています。これには、従業員の職場の概念を再考する必要があります。

「パーティションのないオープンスペースは、従業員を仕事からそらすことができます」と彼は言います。「しかし、灰色の隅に革新を生み出すことは可能ですか？」タブレットを使用する従業員は、デスクでの作業を好まない場合がありますが、ジェスチャー対応デバイスを使用する場合は、より多くのスペースが必要になる場合があります。

したがって、長期的には技術は根本的に変化するだけでなく、私たちに馴染みのある「ライフアルゴリズム」と基盤も根本的に変わると結論付けることができます。根本的に新しいタイプの思考を形成する必要があります。

PS 1cloudの私たちは、 Habréのブログで最もさまざまなトピックを検討しています-いくつかの例を示します。

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新しい10年のクラウドテクノロジーとロボット工学の開発

未来派のための十分なスペース

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