しばらく旅行に出かけていて、ブログ更新してませんでした。
STA２３も防水ケース作りがメインとなって、RTKの進歩がないので、RTKがらみと２０２４年のSTA以降のテーマの模索を始めます。
●１０月末現在のアイデアイメージ
①スタッドレスタイヤ５年落ちでのスリップ測定したい
「BRIDGESTONE VRX2は、結構長持ちで、タイヤ硬度計で計ったら、５０－５６で、ギリギリ使える範囲に入っているので５年目で使用することにしました。」
コト＝＞長野県では、国道が山間をぬっているので、日陰の路面で凍結してスリップを感じることが多いです。自分のお尻でスリップを感じるのですが、
定量的にどのくらいスリップしているかをリアルタイムに警告をだしてくれれば、安心して運転できる。
アイデア＝＞MovingBaseセットをダッシュボードに載せて、車体の横方向にBaseLineを張って、進行方向直角にして進行方向（headMot)と車体角(Heading)との差を
スリップ角として、計測してダッシュボードのタブレットでモニターと表示と音で警報音を出すシステムを試作してみたい。
課題１＝＞４輪なので、スキーのスリップ角ほど単純なスリップ角として測定できないかもしれません。お尻で感じるスリップは、アクセルの踏み具合、ハンドルの切り方を同時に意識しながら、普段だったら、このくらいお尻の加速度変化があるけど、今は加速度変化が少ないからこれはスリップでないかと感じているわけですので
車体の動きの大きな変化よりお尻のセンシングのほうが敏感かもしれません。
課題２＝＞お尻のほうが敏感でRTKでは感知できない場合は、お尻の加速度センシングというテーマになるので、RTKではない技術でコト作りモノづくりとなります。
②今までの測定実験でのごちゃごちゃした経験をAI化できないか事例をあげてみる
「chatGPTをいじってみて、AIは、役に立つし人間の生産性を大幅に向上してくれるツールであることを認識しました」
コト作り＝＞信州MAKERSの読者の皆さん、同じページを何回も読んだり、カテゴリーを丸ごと何十ページも読み漁って、自分の目指しているもの、理解しにくいことをなんとかしようとされている様子がうかがえます。このようなユーザー様に、信州MAKERSのノウハウ、知見を質問すれば、回答がでるような信州メーカーズ専用chatGPTがあれば、読者も喜ぶし、私もブログの作り方を改善できるのではないかと考えてます。
アクション＝＞AIと機械学習の基礎調査、chatGPTの自前版をつくるにはどうすればいいかを調査検討して、アイデアを得る。
chatGPTに聞いてみました。 「自分用のchatGPTは作れるか」
| はい、一般的には自分用のChatGPTを作成できます。OpenAIのGPT-3.5のような大規模な言語モデルをトレーニングするためには、大規模なコンピュータリソースとデータが必要ですが、いくつかのステップを踏むことができます。
以下は、自分用のChatGPTを作成する基本的なステップです：
自分用のChatGPTを構築するためには、深い機械学習と自然言語処理の知識が必要です。また、データの適切な取り扱いとプライバシーにも注意を払う必要があります。 なお、OpenAIはGPT-3などのモデルの商用利用に関するライセンスを提供しており、商業的なアプリケーションを開発する際にはライセンス契約に従う必要があります。 |
上記回答でまずは、用語がわからないので、用語を調べて、理解を進めます。
③センシングで訳が分からない状態をＡＩで解決できないか
「ＲＴＫとかＩＭＵではまった経験をＡＩ化して、誰でも簡単に手軽に使えるようにならないか」
コト作り１＝＞ＲＴＫもＩＭＵも安いと性能が悪くて、現在欲しい性能のＲＴＫチップは１粒１０万円以上、ＩＭＵは２０万円以上します。
価格の高さが、一般ユーザーの参入障壁になっていることは間違いないです。
コト作り２＝＞センサハードだけでなくソフトのプログラミングが膨大にあって、これも参入障壁になっているので、ＡＩでプログラムの自動生成ができればよい。
アイデア＝＞ＲＴＫでもＩＭＵでも人間の移動と位置認識の感覚が勝る場合も多々あります。映像データとＲＴＫ，ＩＭＵを同時に測定してＡＩで判断すれば
性能の悪いチップとかセンサでも高性能のチップ、センサより優れた結果をだせるのではないか？
特に、ＩＭＵの積分誤差の問題は、永遠に解決できない課題ですが、映像と組み合わせることで、正確な移動位置がだせればＲＴＫをしのぐこともできるかも
しれません。センシング業界では、ＡＩがどこまで進歩してセンサを補ってくれるかで、技術開発の方向性が変わるので無視できないと思います。
④今までのテーマを結べるAI 自転車パワーメーター、風速センサ、６分力センサなどいろいろやってきたので、それらのテーマの課題をAIで結ぶことで解決できるか
コト作り１：５年前のテーマでロードセルと６分力センサは根強い人気があって、アクセスの３０～４０％くらいあります。課題があって、６分力センサの精度を干渉補正で改善しているのですが、干渉補正が手間で、なかなか気軽にできないので、AIを使って、６分力センサを賢くできないかと思います。
コト作り２：自転車のパワーメーターも風速センサと組み合わせた商品はありませんが、風速と斜度が主な走行抵抗なので、それらをセンシングして、AIが最適な条件で走る指導をしてくれれば、長距離でも疲れを最小限にしてくれれば助かります。
●以後
STA23の防水ケース制作の合間で、
①自動車のスリップ測定実験
②AI化の調査とアイデアだしを続けていきます。
