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2016年11月19日 AITCシニア技術者勉強会 第１回「１からはじめるIoT ～IoTまでの歴史～」
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- 2. IoTが流行っている理由（個人の感想です） 安価に調達できる ◦ 30年前にもすでに技術はあったが、とても高価だった ◦現在は安価＆高精度＆小さい ◦ 今なら１万円でシステム全体ができる 必要となるPCやネット環境は、すでにある ◦ センサーの種類も豊富 危険が少ない ◦ 破壊、爆発、感電する可能性のある場面が少ない 半田コテを握らなくても、プロトを作成できる 電子ブロック感覚で、小学生でも安心 出力ピン：Arduinoは 5V 40mA, Raspberry PI は 3.3V 50mA １人で全部できる ◦ すべての構成要素の難易度＆所要時間が下がった 学習用マイコン、軽量プログラミング言語、IaaS 偶然にスゴイものが出来るかもしれない 人間の作業量が少なくなった。単純作業はCPUにお任せ 2
- 3. おすすめサイト ネットショップ ◦ スイッチサイエンス https://www.switch-science.com/ ◦ 秋月電子 http://akizukidenshi.com/catalog/default.aspx ◦ 千石 https://www.sengoku.co.jp/ ニュースサイト ◦ IoTニュース https://iotnews.jp/ https://www.facebook.com/inetofthingsnews/ ◦ Engadget http://japanese.engadget.com/ 3
- 4. IoTを構成要素に分解 測定 ◦ マイコン、センサ 通信 ◦ ネットワーク 蓄積 ◦ ファイルシステム、データベース ◦ KVS, クラウドサービスの利用、ストレージ 分析 ◦ 統計処理、機械学習、ビックデータ活用 出力 ◦ ビジュアライゼーション、プッシュ通知 4 ここまで やってこそ のIoTです
- 5. 測定－1976年頃の学習用マイコ ン TK-80 ◦ ¥88,500-（大卒初任給が¥26,200-の時代） ◦2MHz μPD8080A(8bit), 0.5KByte-RAM ◦ パラレルI/O：１個 ◦ 備考 機械語を16進キーで入力 5 http://pc.watch.impress.co.jp/img/pcw/docs/357/649/html /718.jpg.html
- 6. 測定－2016年の学習用マイコン Arduino Uno ◦¥3,240- ◦ 20MHz 8-bit AVR, 32KBytes ◦ デジタルI/O：14本 ◦ アナログI/O：6本 ◦ 備考 C/C++をベースとした言語で開発 PCとUSB接続して、コンパイル結果を書き込む Raspberry PI 3 ◦ ¥4,575- ◦ 1.2GHz 4コア ARM Cortex-A53 CPU ◦ 1GB RAM, 有線LAN, 無線LAN, USBx4, HDMI, ◦ GPIO（デジタルのみ）, MicroSD card slot ◦ 備考 MicroSDカード追加で、Linuxマシンが完成 PC用のUSB機器の多くを流用可能 家のTVをモニタにすれば、後はキーボードだけで開発も可能 6 アナログ値を 0～1023で表現
- 7. Arduino 対 RaspberryPI Arduino UNO ◦ シンプルで分かり易い ◦ 教育用に作られたので、純正品は壊れにくい ◦ 有線LAN, 無線LANは、別途購入 本体より高い 通信部分で苦労する場合が多い ◦ 慣れてきたら、互換品が便利 ESPr Developer（無線LAN付き） ¥2,160- https://www.switch-science.com/catalog/2500/ Raspberry PI 3 ◦ Linuxが動作しており、かなり複雑 Linuxを使ったことがない人は、大変 Linuxに慣れている人は、楽 ◦ Linux用のソフトウエアがそのまま動作する Webサーバやメールサーバも動作可能 ◦ PC用のUSB機器も、そのまま動作する 消費電力に注意 7
- 8. シニア勉強会での方針 基本的に「Arduino UNO」を使っていきます ◦「Arduinoをはじめようキット」がオススメ https://www.switch-science.com/catalog/181/ ¥4,320- ◦ 使ってみたいセンサを追加購入 ◦ 貸し出し用もあります ただし、数に限りがあります 互換品やRaspberry PIを使ってもOK ◦ Raspberry PIやLinuxに関する質問もOK ◦ ただし、対応できない場合もあります 8
- 9. 測定－20世紀のセンサ あることはあったけど、とても高価だった ◦ 例：加速度センサ 9 加速度センサーの進化http://techon.nikkeibp.co.jp/article/SCR/20140716/ 365681/
- 10. 測定－2016年のセンサ 様々なセンサが安価に購入可能で、接続も簡単 ◦ ほとんどのセンサが、抵抗を１つ加える程度で、 ArduinoやRaspberryPIに接続できる 10http://akizukidenshi.com/catalog/c/caccel_ spop/ 加速度センサ SensorTag $25 ６種類のセンサを内蔵 Bluetooth Low Energy http://www.tij.co.jp /tool/jp/cc2541dk- sensor
- 11. ちょっと変わったセンサも個人で購入できる ◦ ダストセンサーDSM501Aモジュール ¥2,138- http://shop.smartdiys.com/products/detail.php?product _id=552 ◦ Grove 水分センサー モジュール ¥559- http://shop.smartdiys.com/products/detail.php?product _id=326 ◦ においセンサ ＴＧＳ２４５０ ¥300- http://akizukidenshi.com/catalog/g/gP-00989/ ◦ 大面積Ｓｉ ＰＩＮフォトダイオードＳ６７７５ ¥300- http://akizukidenshi.com/catalog/g/gI-04806/ 測定－2016年のセンサ 11
- 12. 通信－1993年頃の通信 サーバとの通信 ◦ サーバは電話回線を持っており、その番号に発信 ◦距離に応じて電話代がかかる（テレホーダイは1995年開始） 通信手段：有線 ◦ アナログモデムの最高速度は14,400bps 28,800bpsの登場が1994年 ◦ 1988年に「INSネット64」がサービス開始 ◦ 1992年頃に、日本でインターネットの商用利用が開 始 無線通信＝無線機＋音響カプラ ◦ 300bps程度しか出なかった ◦ 1999年に無線LAN（IEEE802.11b：11Mbps）が登12
- 13. 通信－2016年の通信 サーバとの通信 ◦ サーバはインターネット上で、グローバルIPを持つ http/httpsなら、どこからでも通信できる 逆向き（サーバ→クライアント）の通信も可能 Ajax+Comet, WebSocket, MQTT ◦ 通信量の上限はあるが、相手が海外でも固定料金 通信手段：無線 ◦ IEEE 802.11n：最大伝送速度600Mbps ◦ Bluetooth：BLEで省電力 ◦ Ultra Wideband：位置測定もできる ◦ ZigBee：低速で省電力 ◦ 3G/LTE：日本国内であれば、どこでも通信可能 ◦ WiMax：通信エリアが狭いけど、早い・安い・無制限 ◦ SORACOM：IoTに特化し、携帯の電波を利用。300円／月～ 13
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- 15. 蓄積－2016年のストレージ 容量 ◦ 8TByteのHDDが個人用 ST8000DM002 3万円強 20年前と同じ金額で、1GB → 8TB 性能 ◦ HDDの性能は、この10年でたった1.2倍 ◦ SSDの登場で大きく性能アップ 懸念だった寿命問題もほぼ解決 ◦ ビックデータはI/O性能が一番重要 15
- 16. 蓄積－2016年のストレージ RDB ◦ 様々な無償のRDBが利用できる MySQL, PostgreSQL ◦ 有償のRDBも、制限付きで無償利用できる Oracle Express, DB2 Express-C, SQLServer Express 商用利用OK、制限：CPU数、データベースサイズ ◦ RDB以外のものも豊富にある Cassandra, HBase, MongoDB 16
- 17. 蓄積－2016年のストレージ クラウドサービスの利用 ◦ サーバの構築・メンテナンス・場所・電気代が不要 REST API サービスなら、サーバ側のコーディングが不要 データ量が少なければ、無料で利用できるものも多い 可視化をしてくれるサービスもある http://qiita.com/kozo2/items/b530d38633111cbace8c ◦ IaaSを8時間だけ利用する場合 OS導入済みサーバの入手：5分 メモリ4GByte、CPU2コア、Linuxの場合 AmazonEC2の利用料金：$0.08 × 8時間 ＝ $0.64 ＝ 76円 メモリ244GByte、CPU32コアで遊びたい場合 AmazonEC2の利用料金：$3.36×8時間＝$26.88＝3,300円 24時間ｘ１ヶ月使い続けると、リースとほぼ同額 17
- 18. 分析－機械学習までの歴史 http://ja.wikipedia.org/wiki/人工知能の歴史 18 1 前史 2人工知能の誕生 1943～1956 2.1 サイバネティクスと初期のニューラルネットワーク 2.2 ゲームAI 3 黄金時代 1956～1974 3.1.2 自然言語 3.1.3 マイクロワールド 4 AIの冬第1期 1974～1980 5 ブーム 1980～1987 5.1 エキスパートシステムの隆盛 5.2 知識革命 5.3 資金復活: 第五世代コンピュータプロジェクト 6 AIの冬第2期 1987～1993 7 1993年以降 7.1 マイルストーンとムーアの法則 7.2 知的エージェント 7.4 様々な場面で裏方として働くAI TVなどで良く聞いた イマココ
- 19. 分析－機械学習までの歴史 エキスパートシステム ◦ http://ja.wikipedia.org/wiki/エキスパートシステム エキスパートシステムは基本的に、特定の分野の問題についての情報を解析 するルール群から構成されるプログラムであり、その情報はシステムの利用 者が提供する。 問題の分析結果を提供するだけでなく、設計によっては利用 者の行動を正しく導く指針を与えることもできる。 機械学習 ◦ http://ja.wikipedia.org/wiki/機械学習 機械学習（きかいがくしゅう、英: machine learning）とは、人工知能にお ける研究課題の一つで、人間が自然に行っている学習能力と同様の機能をコ ンピュータで実現しようとする技術・手法のことである。 エキスパートシステムと機械学習の違い ◦ エキスパートシステム：識者がルールを作成する 識者自身も認識していない部分はルール化できない ◦ 機械学習：大量のデータを投入し、ルールを自動生成する どんなルールなのか人間には理解できない。でも役には立つ 19 事例:Google IME
- 20. 機械学習が注目されている理由１ 大量の電子データの入手が容易になった ◦ 最初から電子化されているテキスト情報 Twitter Stream API 様々な言語のつぶやきが無料で入手できる タグ付けされている、位置情報付き（一部） Facebook Graph API ユーザー情報、写真、記事、コメント ◦ 電子化されたテキスト情報 電子書籍、特許情報 ◦ 数値データ 総務省統計局、気象庁、Linked Open Data、センサデータ、 Webサイト（スクレイピング禁止サイトは要注意） ◦ 画像 Google、Flickr、CCDカメラ 20 個人の研究で、 よく使われている
- 21. 機械学習が注目されている理由２ １人でも、アイデア次第で凄い物が出来るかも ◦ 人間が書くコードの量は、圧倒的に少なくなった エキスパートシステムでは、ルールを人手で書いていた →膨大な専門家の作業が必要だった 軽量プログラミング言語に、豊富なライブラリ →全アルゴリズムを端から試してみるのも悪くない ◦ 投入する大量データは、無料もしくは安価で手に入る 最初からデジタル化されているデータ ◦ 瞬間的に必要な計算パワーはクラウドで安価に調達 数時間だけ、という利用形態が可能 ◦ 結果をビジュアライズするためのライブラリも豊富 HTMLにすれば、世界中の人に使ってもらえる 21
- 22. 分析－2016年の機械学習 R言語 ◦ 1996年に登場 ◦実行環境、RStudio（統合環境）が無償 ◦ プログラマでなくても、結構使いこなせる インタプリタで結果を確認しながら、１ステップづつ進める 数学が苦手な人は、ツライです ◦ 便利なライブラリが、大量に無料で入手できる TensorFlow ◦ Googleが開発。Pythonで記述 ◦ 今、一番流行ってます その他の軽量プログラミング言語 ◦ Python, Perl, Ruby, Scala, JavaScript, e.t.c…. 22
- 23. まとめ 昔はとても個人ではできなかったことが ◦ ハードウエア：安価、小さい、高精度、簡単 ◦ソフトウエア：ほとんど無償、高機能 ◦ データ：ほとんど無償、大量に入手できる ちょっと休日にやってみれる ◦ ソフトをやってきた人は、ハードを触ると新鮮 ◦ サーバを１日だけ利用 ◦ 偶然にスゴイ発見・発明が生まれるかも とにかくやってみる ◦ 本を読むと、分かった気になるけど 実際やってみると、全然印象が違う事が多い ◦ 一度やってみる、せめて、一度見てみる AITCのオープンラボを利用してください YouTubeで手順を動画で公開している人多数 一度見ていると、自分でやる時に苦労しない 23