新技術

    1: 海江田三郎 ★ 2016/12/02(金) 16:42:42.62 ID:CAP_USER.net

    http://techon.nikkeibp.co.jp/atcl/news/16/112905249/
    産業技術総合研究所(産総研)は2016年11月30日、ダイキン工業と共同で、
    大幅な多層化と高速な記録が可能な長期間保存用光ディスク向け記録材料を開発したと発表した
    (ニュースリリース)。1枚のディスクで最大10Tバイトの記録容量が可能になると見込まれる。
    また、長期保存記録に用いることで、HDDや磁気テープなどの原稿記録媒体で必要な空調や
    データ移行が不要になり、約4割の消費電力削減と二酸化炭素排出量低減への貢献が期待される。
     光ディスクを大容量化するには、ディスクの厚み方向に多数の記録層を増やした超多層光ディスクが、
    従来の光ディスク技術の資産を活用できるため有望とされる。超多層光ディスクで特定の深さの記録層に
    光記録を形成するには、2光子吸収を用いて特定の深さの記録層を選択する手法が知られている。
    しかし、これまでの記録材料は感度不足のため、光記録を形成するにはピコ秒といった極めて短い
    レーザーパルスを繰り返し100ナノ秒の間照射をし続ける必要があり、これが記録速度を制限する要因となっていた。

     今回、実効的に2光子吸収の強度を増加させる多段階多光子吸収を用いて高感度化し、
    あらかじめ記録材料にホログラムを形成しておくことで記録信号の再生のコントラストを高めて、
    光記録形成に必要な照射時間を短くした。ナノ秒パルスを1回だけ照射すると、2光子吸収の後に1光子吸収である
    励起状態吸収が起こる多段階多光子吸収が生じる。励起状態吸収と熱を発生する緩和とが繰り返し起こるため
    実効的な2光子吸収の強度が増加し、発熱量が桁違いに増加する。この熱でホログラムを乱すことで記録が形成される。
    ホログラムはわずかに乱されただけでも反射光の強度が大きく低下するため、高コントラストの再生ができ、記録に必要な時間をさらに短縮できる。

     その結果、8ナノ秒パルスの1回照射でも光記録を形成できるようになった。
    これは100Mビット/秒の書き込み速度(ブルーレイディスクの記録速度の3.5倍)に相当する。
    この原理に基づき、ブルーレイに用いられる波長405nmのレーザーで記録と再生を行った結果、
    8ナノ秒のレーザーパルス照射で実用的なレベルのシグナル-ノイズ比(15デシベル)で記録を再生できた。
     形成された記録ピットのサイズは深さ2.7μmで、100μm厚の記録層では20層の多層化が可能。
    面内方向のサイズは0.7μmで現状はDVD程度の記録密度だが、ブルーレイのレベルまで記録密度を向上できれば
    100μm厚の記録層で50層1.25Tバイトの記録が可能となる。さらに今回開発した記録材料の透過特性から800μm厚の記
    録層が可能と考えられ、400層10Tバイトの保管記録向け超多層光ディスク記録(1枚で現行ブルーレイ400枚分)が可能と見込まれる。

     今後は高密度記録と超多層化の実証を進めるとともに、無機材料との複合化による耐久性向上も含めた実用耐久性の評価、
    光源の小型化、ドライブ開発などについて、他企業の参画も募り実用化に向けた研究開発を進める。
    なお、今回の技術の詳細は、論文誌「Japanese Journal of Applied Physics」オンライン版に2016年8月30日(日本時間)掲載された。



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    1: 海江田三郎 ★ 2016/06/03(金) 08:46:08.92 ID:CAP_USER.net

    http://ascii.jp/elem/000/001/171/1171932/
    http://ascii.jp/elem/000/001/171/1171927/Omuron02_588x.jpg
    オムロンは6月2日、プリント基板なしに電子機器を製造する技術を開発した。
    電子機器を小型化できるほか、製造を簡素化、曲面の基板も可能など大きな可能性がある。

     新技術は、電子部品を樹脂成形品の定位置に±50μm以内の精度で挿入した後、
    電極部インクジェット印刷で塗布して回路パターンを製造する。プリント基板に電子部品をハンダ付けする工程がなく、
    曲面や立体物の上にも電子回路を作り込むことができる。

     ハンダ付け工程がないことから電子部品の耐熱対策が要らず、
    プリント基板製造時の洗浄水の消費も不要となる。オムロンでは、多品種少量生産やオンデマンド生産などに
    柔軟に対応できるなど利点が大きいことからファクトリーオートメーションや民生機器、
    車載機器などの生産への展開を考えており、ウェアラブル製品やヘルスケア機器の可能性を見込んで小型化や薄型化などに取り組むとしている。



    【オムロンが世界初のハンダ付け不要な電子回路を開発 樹脂に電子部品を埋め込みプリント基板不要に】の続きを読む

    1: 海江田三郎 ★ 2016/03/30(水) 18:55:25.00 ID:CAP_USER.net

    http://www.gizmodo.jp/2016/03/50gbps.html

    そのうち一般家庭でも?。
    ADSLや、はたまたISDN回線でのインターネットが主流だったころに比べると、
    最近のブロードバンドのスピードは本当に速くなりましたよね。でも、人間というのは、
    なかなか満足できない生き物なのでしょうか。もっともっと高速なインターネット回線で、4Kの動画だって
    バリバリと送受信したくなってくるものです。
    この分野での技術進化も、まさに日進月歩で、ついに毎秒テラビットクラスの情報を送れる1.125Tbpsというスピードまで実現しました!
    でも、あくまでもこれは研究所内でトランスミッターとレシーバーをダイレクトにリンクさせて計測した結果に過ぎません。
    実際に光ファイバーケーブルや銅線でデータを送ると、距離が長くなればなるほどスピードダウンは避けられず、
    理論値よりも途中で起きる信号ロスによって遅くなってしまうのが現実でしょうかね…。

    ところが、このほど米イリノイ大学(University of Illinois)の研究チームは、垂直キャビティ面発光レーザー
    (VCSEL)を用いた光ファイバー通信で、普通の室温環境にて57Gbpsの実測スピードを達成。
    通信ケーブルは熱を持ってくるのが一般的ですけど、たとえ80度を超える温度まで上がったとしても、
    常に50Gbpsの高速通信を維持することができるようになったと発表されていますよ。

    どのようにして情報通信の高速化が可能になるか? この重大な疑問の答えを探究し続けてきた。
    どれほどデータ量が豊富になっても、データ通信速度が不十分であれば、せっかく収集したデータも
    無駄に終わってしまう。例えば、新たなVRをはじめとする大容量のデータストリーミングを要求する技術が
    誕生しても、その恩恵にあずかることはできないのだ。
    同研究チームを率いた、イリノイ大学のMilton Feng教授は、こんなコメントを出して研究成果を発表。
    すでに2014年には、実測で上り40Gbpsというスピードが出せるようになっていましたが、VCSELをフル活用する最新技術によって、
    常時50Gbps超の高速通信でデータを送れる環境が整ったことの意義は大きいとしていますよ。

    米国カリフォルニア州で開催された「Optical Fiber Communication Conference and Exposition」にて
    正式発表が終わり、今後は早期の実用化が、まずは産業界から進むだろうと考えられています。
    光ファイバーケーブルさえ整えれば、容易に導入可能な通信技術となる見込みで、
    意外と一般ユーザー向けにも近いうちに提供されていくのかもしれません。
    Blu-rayディスクのコンテンツだって、わずか数秒で落とせるようになる高速インターネットが、早く身近になるといいですよね。



    【【次世代通信】常温環境下で実測57Gbpsの光通信に成功 Blu-rayコンテンツも数秒でDL可能に】の続きを読む

    1: 海江田三郎 ★ 2016/04/02(土) 08:39:31.38 ID:CAP_USER.net

    http://shikiho.jp/tk/news/articles/0/111432
    先週3月23日、『週刊モーニング』に連載中の人気投資マンガ『インベスターZ』の12巻が発売された。
    この巻の前半4話はストーリーの中心が『会社四季報』で、四季報オタクの高校1年生、松井くんが新たなキャラとして登場し、話を盛り上げる。
     このストーリーづくりに私も加えてもらったため、巻末では「世界一『四季報』を愛する男が『会社四季報』の活用法を伝授!」
    として特集記事を掲載していただいた。 大変光栄なことで、この場をお借りして関係者の方々にお礼を申し上げたい。
    ちなみにストーリーのもとになったネタは当コラムで以前書いたもの(「四季報【株主】欄からわかる、あの会社の意外な生い立ち」)だ。

     マンガの中に四季報が登場するシーンは、モーニングとのコラボ企画として四季報オンラインに掲載したことが
    あるのでご記憶の方も多いと思うが、そのさわりをあらためてご紹介すると……
     ストーリーは、四季報オタクの松井くんが、四季報の強みの一つである、全上場会社の情報が丸ごと一冊にまとまっている
    雑誌は世界に類がないことや、富士通はじめ日本企業の意外な歴史について、オタクのウンチクを怒涛のように語るところから始まる。
    そして松井くんは四季報をお弁当に例え、「四季報は企業情報のお弁当! そして投資は旅だ! 
    四季報を持って経済の壮大な旅に出よう!」と名セリフを発し、主人公の財前と共に四季報片手に街に繰り出していく。

     街に出ると松井くんは、足元にあるマンホールのふたやコンビニに陳列されるさまざまな商品など
    身近にあるものを次々見つけては、それが上場企業の手によって作られていることを財前に教えてくれる。
     その後主人公の財前たちは、学校の地下倉庫に眠っている80年前の四季報創刊号を初めて目にし、
    日立製作所、三菱重工、キリンビールなどの企業が当時から上場していることや、はじめはみんな中小企業だったこと、
    日本人の企業家精神などを知る。
     そして日本には100年以上続く長寿企業が世界一多く存在することに気づき、
    「なぜ日本に100年続く企業が多いのか」をみんなで探るという流れだ。
     これらのストーリーは企業を知る面白さをわかりやすく伝えているが、同時に会社四季報の面白さ
    や魅力も一緒に伝えている。もっといえば、『インベスターZ』は一般的に難しい「投資」というテーマを、
    投資未経験者にも非常にわかりやすく、そして面白く伝えているわけであり、あらためてマンガの持つ可能性やすごさを実感する。

    やっぱりマンガは凄いのだ!
     ところでマンガやアニメは、単にわかりやすく面白いだけでなく、「鉄腕アトム」がそうであったように
    多くの人々に勇気や希望を与えてきた。その代表例が不朽の名作「ドラえもん」だ。
     いまや「世界のドラえもん」なので、日本では知らない人はいないと思うが、念のためどのような
    マンガなのか簡単にまとめると以下のとおりである。
     時代は現代。そこに22世紀の未来からネコ型ロボット「ドラえもん」が、ちょっとひ弱でドジな小学生の「野比のび太」のところにやってくる。
    のび太は勉強もダメ、スポーツもダメで、何か困ったことがあるといつもドラえもんにお願いして、
    四次元ポケットから未来のアイテム「ひみつ道具」を出してもらい、助けてもらうという内容だ。

     



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    1: 海江田三郎 ★ 2016/04/02(土) 09:37:37.89 ID:CAP_USER.net

    http://wired.jp/2016/04/02/poker-playing-artificial-intelligence/

    囲碁の勝負では人工知能(AI)が勝ったが、ポーカー用のAI開発には、囲碁にはないさまざまな課題が存在する。人間の動きが予測不可能だという点がそのひとつだ。

    しかし、ポーカーを巧みにプレイできるAIの研究は各地で行われている。そしてこのほど、プ
    ロの人間のパフォーマンスにかなり「近づいた」というシステムに関する研究論文が発表された。


    囲碁で世界チャンピオンに勝利したDeepMind(ディープマインド)の開発にも参加している
    デイヴィッド・シルヴァーを含む、ユニヴァーシティ・カレッジ・ロンドンの研究チームは
    、「不完全情報ゲームにおけるセルフプレイからの深層強化学習(Deep Reinforcement Learning from Self-Play in Imperfect-Information Games)」という論文(PDF)を公開した。

    この研究では、「テキサス・ホールデム」(ポーカーの一種で、米国のカジノでは一般的)と、
    単純化したポーカー「ルダック(Leduc)」をプレイできる一連の強化アルゴリズムが作成された。
    研究チームによると、このAIは戦略に関する事前知識がなくてもゲームを学習することができ、
    ひとりで架空の試合を行うことで独学していくという。
    論文によると、作成された「ニューラル・フィクティシャス・セルフプレイ(Neural Fictitious Self-Play)」法は、
    深層強化学習を使用して、「ゲームでの対戦経験から直接学ぶ」と説明している。
    ニューラルネットワークを活用しつつ、間違いから学習してゲームに勝つ方法を編み出すのだ。

    研究者たちによると、作成したモデルは、ルダックではナッシュ均衡(ほかのプレイヤーの戦略を所与とした場合、
    どのプレイヤーも自分の戦略を変更することによってより高い利得を得ることができない戦略)をシミュレートできた。
    テキサス・ホールデムでも、それに近い状態を実現できたという。
    論文筆者である研究生のハインリッヒ氏は『ガーディアン』紙の記事で、
    「この手法は、戦略が求められる実世界の問題にも適用できると考えています」と語っている。
    なお、2015年4月には、カーネギーメロン大学が開発したAIが、初めてテキサス・ホールデムの試合で人間と対戦している(日本語版記事)。

    14日間をかけて行われたこの試合では、人間が73万2,713ドル勝って終わった
    。ちなみに人間側とAI側が掛けた金額は合計で理論上1億7,000万ドルに上っている。
    AIが苦戦したのは、掛け金を上げていく人間への対応方法だった。人間による賭けを予測できないということは、
    AIがゲームを把握できていないということと同じだからだ。
    またAIが、手のなかにあるカードがなぜゲームに影響を与えるかを理解できないという点も、
    人間にとってのアドヴァンテージとなった。つまり人間にとって、コンピュータープログラムが弱い手で
    ブラフをかけているかどうかを見分けるのは簡単だったのだ。



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