SLIMの飛行と月への準備
SLIM、とりあえず飛んで良かったですね。
そうですね、小型月着陸実証機、略してSLIMが先週打ち上げられまして、現状起動試験みたいなことをやってましたという話があって、
それが9月14日に、その起動試験、探索機を維持するために必要となる機能が正常であることを確認しましたというプレスが入りました。
なので、ひとまず立ち上がりはうまくいったという感じですかね。
そうですね。ここまでいったら、もちろん地上局との通信とかを経て、このSLIM自身が今どういう状態でとか全部わかってくるので、打ち上げ時の故障とか、そういった打ち上げに関するトラブルは一旦無視して良くなる。
あと月起動とかに入っていくための準備が終わり次第、またそっちに移行していって、そこの最後の着陸のところでまたトラブルっていうのはあり得るかもしれないけど、その間っていうのはほぼほぼリスクが少ない状態になったって感じですかね。
そうですね。今のところはそんな感じですというところでして、機能確認が全部終わっているわけではないので、いろいろ見てみて実は出力が上がらないという可能性はあるかもしれないですけど、今のところは順調ということで。
この後はこのプレスリワーク20日程度をかけて機能確認しつつ月1000位起動への投入に向けた準備を行うということで、前回このラジオでも話しましたけど、およそ3ヶ月後くらいだったかな。
実際に着陸するっていうイベントが発生するので、それまでは結構遠いですからね。軌道をずらしてずらして入れるようにしてみたいなことをやっていくというところですね。
その間に天体の動きとしても予想外なことがあったら調整とかも入るでしょうから、そこまで3ヶ月後っていうのが確実なマイルストーンではないということを踏まえてチェックしていきたいですね。
あと一緒に立ち上げたクリズムについても9月11日にクリティカル運用が同じように立ち上げがうまくいったという話ですので、こちらも望遠鏡でいいのか。
センサーを冷やしたり何やりで、また実際に測定したデータが出てくるまで時間がかかりますけど、どちらもうまくいったということで、久しぶりの諸手を挙げての成功に喜べるという感じがして良いかなというところですね。
そうですね。プレスリリース中にある、読み方わかんないですけど、写意を示しますっていう。人領?何て読むんだっけ。
新人?
全然違うね。
関係各方面に新人の写意を表しますってことで、ものすごい良かったっていう感が伝わってくる表現が入ってるので、今後も応援していきましょう。
はい、というところです。
はい。
じゃあ本編の方いきたいと思います。
はい。
ステーブルオーディオの公開
本編目、生成AIがプロンプトから音楽・効果音を創造、スタビリティAIがステーブルオーディオを公開ということで、窓の森さんの記事です。
画像生成AI、ステーブルディフュージョンなどを開発するイギリススタビリティAIは、9月13日、Febブラウザ上で利用できる音声生成AIツール、ステーブルオーディオを公開した。
ステーブルオーディオは、AIを用いて音楽や効果音を生成できるツール。
テキストでプロンプトを入力することで、イメージした通りの単一・複数楽器で演奏した音楽を生成できるほか、効果音や環境音を生成できる。
生成した音声は44.1kHzのステレオでダウンロード可能だ。
非商用利用のみ45秒までの音声を生成できる無料版と、商用利用可能で90秒まで生成できる商用プロジェクト用プロ版が用意されている。
無料版では月間20件まで、プロ版では500件までの音声を生成可能だ。
さらに自由に音声の長さや生成件数を重ねできるエンタープライズ版も用意されている。
同社によると、拡散モデルAIによる音声以外の生成では、サイズが固定された出力を前提としてトレーニングされるが、音声の場合は様々な長さの出力を要求されるため、従来の方法とは異なるアプローチが必要だったという。
ステーブルオーディオはこの問題を解決し、音声の内容と長さを指定した生成が可能になっているほか、NVIDIA A100 GPUを使用して44.1kHz、95秒のステレオ音声を1秒未満で生成することが可能だ。
トレーニングにはオーディオストックサイトaudiosparx.comから提供された商用利用可能な80万以上の音声と関連付けされたメタデータが使われているという。
音声データの再生時間は合計で19,500時間を超えるという。
同社は今後もモデルアーキテクチャ、データセット、トレーニング手順を継続的に改善し、出力の品質や制御性、推論速度、出力の長さを向上していくという。
また、ステーブルオーディオに基づくオープンソースモデルやオーディオ生成モデルをトレーニングできるトレーニングコードを公開する予定もある模様。
なお現在、ステーブルオーディオのサイトはアクセス型のため繋がりにくい状態が続いているということで。
音声生成AIの可能性
内容の通りではあるんですけれども、画像生成で有名なステーブル、スタビリティAIからオーディオ関係のことも出てきましたよということで紹介です。
以前にもサウンドローとか音楽生成に関する話はしてきたんですけれども、今回は音声生成になりますと。
今まで従来にあった世の中の音声生成系でいうと、ある人物の音声データを加わして、それにテキストに入力をしたら何か出てくるということだったんですけれども、今回はその元の学習データというのをターゲットせずに、
汎用的な形で音声生成ができる。音楽として楽器とかそういったBGMを付けた上で再生できるといったところが今までとは違うところかなと思ってます。
ただ実際どんな感じに出てくるのかっていうのを私もちょっとアクセスしようとしたんですけど、あの場はアクセス型でダメですって言われちゃったので、ちょっとその辺はまた見てからにはなるんですが、
これがまた一つのきっかけとして音楽生成のAI関係が盛り上がっていくんじゃないかなという気差しとしての紹介です。
現状だとおそらくみんなが期待するAIが音楽を作ったというのにはやっぱりまだ程遠いよねという結論になるだろうと私としては思ってるんですけど、それでも少しずつ進展していくAIの世界は相変わらず面白いなという感じですかね。
はい、まあ確かにそうですね。
MISOはそのStable Diffusionを出しているところが出したっていうところだとは思うんですけれども、その実績のある、画像生成では実績のある企業っていうか団体の生成物の、
一般化というとあれですけど、クオリティーが期待されるであろうという話です。
ただそうですね、このラジオでもその生成した曲を使ってたりするんですけども、やはり1分ぐらいっていう感じになるんだなというところがちょっと思ってるところですね。
あんまり長い曲は作らないという感じ、作りづらいという感じなんでしょうかね。
文章生成でも最初のほうは糸通りだけど後半にいくにつれてだんだん趣旨と外れたりとか、全体的にぼやっと一般的なことにするしかなくなってたりとかいう形で、
生成AIの話として直前の情報から最も次につながりやすいものを出すっていう特性をそのままこういう音楽とかにぶつけてしまうとどんどん破産しちゃうんでしょうね。
まあそうですね。マルコフレンサーみたいなのは難しいな。確かにそうですし。
確かに言われてみれば人間が作っている曲でも、大体その1分ぐらいで一周というか、みたいな感じが多いということを考えるとこのくらいで十分と言えば十分なのかもしれないですね。
そうですね。もしかしたらこの先の世界としては人間と同じようにAメロ、Bメロ、サビ、Cメロみたいなのをそれぞれ作って、後はそのつなぎをうまくするAIに加わしてみたいな、そういう使い方になってくるのかもしれないですね。
まあでもそれはすでにあるので、サウンドローがそういう感じじゃないですか。
はいはいはい。
まあそれと同じことをしてもしゃーないよなーって気は一方でする気はするんですけど、まあでもそうか。それが一番人間にとって使いやすい使い方?なんだ?操作方法などであれば、まあそれが一般化する可能性は十分ありますか?
そうですね。
そうですね。
これの将来像として期待する世界なんですけど、ステーブルディフュージョン、画像生成AIの場合はですね、プラットフォームとしてのステーブルディフュージョンという姿もあって、
いろんな人が頑張って作ったモデルを、このステーブルディフュージョンの展開しているUIとかを使うと、すぐにそのモデルを利用していろいろトライアルできるっていう、そういった提供もしてるんですが、
このステーブルオーディオの方面でも、そういったWebUIみたいなものを出していく過程で、プラットフォームとしての役割っていうのも登場してきて、同じようにオーディオモデルをいろんな人が個人で作ったり団体で作ったりっていうのが加速して、それがオープン化されてっていう文化が形成されていくと、
先ほどのサウンドローとか、一部のもともと音楽に強い団体だったりがやってるようなものではなくて、もっと加速度的にいろんな人が自分の好みのモデルを投稿し合ってる環境ができてくると、もっと自分たちにも刺さるモデルっていうのも出てくるのかなという気はしますね。
そうですね。昨今のAIは入力が全てみたいなところはありますから。
そうですね。
その味付けもなかなか単純に味付ければいいというわけではないので、難しいところではあったりはしますけど、でも、昨今の流れからいくとうまくいくのかな。
画像先生の方のモデルはあんまり汎用的に何でも作れる画像モデルですよっていうよりは、こういう系統の絵が出せるモデルですよっていうのが今はデファクトというか、それが一般的ですよね。
流行ってるね。そうですね。確かにそれを考えてそうか。音楽もそういう感じで。
まあそのうち被災市場モデルが出てくるんじゃないですか。
あんまり個人名が関するようなものは私はちょっと倫理的に微妙だと思うので、ちょっとあれなんですけども。
まあまあまあ、もちろん。
まあまあまあ、そういう可能性もあるのではないでしょうかという話というところですね。
はい、以上でいいです。
では次は私の方から。
E-TIMES JAPANさんの記事です。
10km先に1Wを光給電、無電源地域で高速通信が可能へというタイトルの記事になります。
NTTと北見工業大学は2023年8月29日、1本の通信用光ファイバを用いて、電送速度10Gbpsの通信速度を維持しつつ、
1W以上の電力を14km先の無電源地域に給電することに成功したと発表しました。
この成果により、災害時に電源回復が難しくなった場合の電源供給や、河川や山間部など非電化エリアへの高速光通信の提供といった応用が期待されます。
今回の研究では、一般的な通信用光ファイバと同じ直径でありながら、内部に4本のコアを有するマルチ光ファイバを使用した。
コア数が多いMCFを使うことで、光ファイバ1本の単位断面積あたりの供給電力を最大化、14km電送後に約1Wの電力を得られた。
これによって、電源がない遠隔地の光通信装置を駆動でき、通信を確実にできるようになる。
MCFのマルチコア光ファイバ、MCFの4本のコアを独立して使用でき、2-Eのコアを供給電容か通信容、あるいはその双方にある割り当てられる。
実験では、光供給量が最大になるよう、4コアすべてに波長1550nmの供給用光源を入力、その上で2コアを使い、一方に波長1310nmの上り信号、もう一方に下り信号を割り当てることで、上り下りの双方向通信が行える。
電源供給が困難なエリアで光通信装置を駆動できるよう、1本の光ファイバで通信と給電を行う技術は以前から研究されてきた。
光給電技術の可能性
しかし従来技術では、光ファイバの入力光強度限界距離10km以上離れた場所にある光通信装置の駆動に必要な電力を供給することが難しかった。
同研究グループは、今後について、同技術は河川山間部などの非電力化地域や電化困難エリアなどの給電のほか、災害時の電源回復困難地域での電力確保などへの活用が期待できる。
今後も光給電能力のさらなる改善に向けて、三角連携による研究開発を推進し、多様なIoT機器と連携したセンシングネットワークの実現を目指すと述べました。
通信ケーブルで電力まで渡しちゃった方が楽なのでやりたいというのは一定の需要がありまして、LANケーブルとかでも同じような話はあったりするんですけれども、それの光ケーブル版です。
LANケーブルは電気信号なので比較的わかりやすいんですけれども、光ケーブルは一旦光にするんで、そこからまた電気変換するのが結構大変なところがありましたというのを、今回1Wなので、これがどの程度使えるのかというのが私はちょっと個人的にはわかんないんですけど正直な話。
使える電力、ある一定の敷地のオーダーを超えることができたという報告になります。
まず10キロ先にこの技術で電力伝送ができるというだけで本当に素晴らしい成果だと思うので、めっちゃいいと思って聞いてましたね。
法話限界があるので、実際この1Wという壁をさらに超えるのはまた難しいんだろうなと思うんですけど、それでもその必要性が注目されればされるほどここを超えるための研究も進むと思うので、いいんじゃないでしょうかって感じですね。
1Wはちょっと考え方が難しいですけど、一般的に無電源地域にもともとあったインフラを動かすための電力伝送には使えないと思うので、こんだけ小さいと。
なのでどういう使い方をこの電力を使ってやってあげるのがいいのかちょっと難しいですね。
うーん、まあそうですね。なんかこう、個人的には観測装置とかなのかなという気はしていましたけど。
うーん、私の個人的には役場間の通信とかで、自治体が最低限他の自治体と協力して現状把握とか情報を送ったりしなきゃいけないっていうところに使う冗長インフラとしての機能を期待するのかなと思ってました。
まあ確かに。
この光ファイバー、数本引いて電力を回せるのかわかんないですけど、いざという時にこの伝送網を使って最低限こういう状態ですっていうのだけ伝えたりとか、こういうヘルプをお願いしたいですっていう現場からの発信をシームレスに現場システムを使ってやれる状態。
停電とかによって役場の電力とかが完全に失われてたりするとなかなか大変だと思うんで。
そこにはまだ電源系のバックアップがあるから別にいらないのかな。
うーん、なんか個人的にはそんな気がしていて、人が手を介入できるような状況だったら正直発電機を持ってきた方が早いし、人が活動するのに電力が必要なので。
確かに。
なんか別の方法を取りそうな気がするんですよね。
なのでどちらかというと、そもそも人が行くのが辛いようなところなのかなという気はしてはいるんですけれども、
そういう場所ならありなのか。
別に電力線パラで送ればいいじゃんと思ってたんですけど、
よく考えると抵抗損失があるので低圧だとちょっとなぁみたいなのがあるのかもしれないですね。
10km先とか。
光ファイバーの使用例と課題
そうですね。
そういうところに対して光ファイバー1本だけを送付することで、工事も楽だしメンテも楽だし、状況になり得るのかな?もしかすると。
なんかめっちゃいろんな使い方ありそうなんだけど、こういうインフラ系に関わってなさすぎて全然発想が広がらないけど、
例えば地下の光ファイバーを通すときに、停電で光ファイバーケーブルというかそのライン自体の検査する湿度器とか、
そういった測定器を動かすための電力として使うとか、海底ケーブル用に何か給電したいものがあるのかとか、
船から何か物を下ろしたときの先に繋がっているユニットの給電に使えるのかとか、なんかいろいろ考えはするんですけど、なんかどれもピンとこないな。
まあそうですね。
まあ今言ってた中だと、海底ケーブルはちょっと思ってたんですけど、ただ海底ケーブル言ってないんですよ。
言ってないね。
で、おそらく海底ケーブルってなんかめちゃくちゃコストかけて電力を伝達してるんじゃないの?
伝達してるって言ったらおかしいな。なんかリピーターみたいなのが間に入ってた気がするので。
そうですよね。
そういう技術の方向で賄ってるから何度かなってるのかなっていう気がしています。
まあね、1ワットでできることじゃないしね、どっちにするか。
なのでどちらかっていうと、まあ確かにさっき言ってた後半方向かなという感じで。
ただ10キロ10キロいってますけど、この傷中にある表、表じゃないな、図棚がX軸が伝送距離でY軸が伝送速度なんですよね。
ってことを考えるとめちゃくちゃ伝送速度が速い距離だったら100メートルぐらいでも欲しいみたいな需要があるのかもしれない。
ってことを考えると、何だろう。なんかこう。
監視カメラ系か、4Kカメラの伝送で。
でも4Kカメラを動かすのに電力1ワットで足りないよな。
5ワットくらいがいる、せめて。
まあでも5ワットやったら全然技術ブレークスルーでありえるか。
という感じで、まあ距離が短くて、それなりの電力が欲しくてみたいな状況と高速通信ができる要件っていうのだったらありかもしれんけど。
メタル配線とのあれになりますね。
とりあえずオフになると思うんで。
最初の方にゴーデンさんが言ってた、PoEがすでにEthernetとしてあると思うんですけど、
それの上位互換としての役割を考える方がなんか合う気がしてきました。
ランケーブルの置き換えとしての光ファイバー?
そうそうそう。
まあ確かに。レイジーチェーンみたいなことしようと思ったらこんだけの帯域が必要とかはあるかもしれないな。
でも電力が足らんか。
PoEのやつも結局PoEのランケーブル1本でできますよっていう要素のメインって今カメラじゃないですか。
監視カメラとか。
いっぱいつけるからねって簡単にしたいねっていうのがね。
情報がいろんなところに点在してるけど集約して一気にまとめてあげたい。
でもセンシング自体がどんどん高度化するにつれてデータ量が増えてるから、
通信速度も確保しなきゃいけないっていうんでPoEだったと思ってて。
それがどっかで飽和するんだったらその先にあるのはやっぱり光ケーブルのPoEみたいな世界になってくるのかなっていう気はしましたけどね。
まあそうですね確かに。
そこに向けてこれが例えば一桁上がれば結構実用的になるのかなって気はするので。
10Wだったらもうめちゃくちゃ有用っすよ。
有用っすよね。だってUSBが何Wでしたっけって感じですもんね。
5V1Aじゃない?
5W?
5Wでしょ。
2.0だとそうか。
2.0ですね。
それで5Wなのね。なるほど。
そうそうそうそう。それもあるし。
5Wくらいあるとね、たぶんそっからさらに無線機器の瞬間ピークとかあっても落ちないくらいの維持ができるんじゃないかな。
なるほど。
確かに。
確かに5V1Aあれば結構入れられてきそうですね。
1Wだと1.5V系の機器で750mAとか。
ちょっとコア系はいいとして、電装系に電力を渡した時に入れるのめんどくさそうですね。1.25Vだと。
光ファイバーって送り返す用のユニットの電力結構食いますよね、たぶん。
食うんじゃない?ちょっと詳しく知らないですけど。
普通に考えたら食いそうだから、この1Wの使い道ってあんまり難しいというか、その1Wを使って自分のやりたいこと全部やっちゃうと一方的にデータは送られ続けるだけで返せないよね。
そういう用途っていうのをちょっと考えたほうがいいのか、送り付ける用というか。
でもそれに光ファイバー使うの高すぎるな。難しい。
光ファイバー使うのが高すぎるっていうのは技術確信があればもしかしたらうまくいくかもしれないんでね。
そうかそうか、そうですね。
その時用にこれが使えるっていうところ。
1桁上がって値段が1桁下がれば家庭内用配線も全部これになるかもしれへんし。
全然いいよね。
家庭内コンセントにUSB付きのユニット出してきているところも増えているから、そういう簡単な電力用には全然いける。
そんな感じで入れると考えるとあるんじゃないでしょうかという紹介でした。
じゃあ次。
30タスクでGPT-4を圧倒的に上回るコンパクトなモデルMAS-GLMが登場。
やはりステップバイステップが重要ということでAIDBさんの記事です。
MAS-GLMという新たなモデルが登場しました。
このモデルは特別に作成されたドリルとステップバイステップ戦力を採用することで30タスクにおいてGPT-4を圧倒的に上回る性能を示しています。
アプローチとしては複雑な30つ問題を解決する際に問題をいくつかのステップに分解し、それぞれのステップを逐次的に解決するという方法を採用しています。
LLMと30タスクの関係として、
LLMの登場は自然言語処理の30タスクへの適応可能性を探る研究の引き付け役となりました。
しかしこれまでのLLM、特にGPT-4やChatGPTは、
数学的な問題解決、特に30タスクと数学の単語の問題において挑戦が残されていました。
特に8桁を超える数の乗算や小数や分数を含む操作に関する複雑な算術操作を正確に実行することに関連する問題で顕著でした。
実際にGPTに4桁足す4桁の計算をさせても間違うことがあるくらいにはだいぶ弱いです。
過去の研究では、LLMの算術能力は主に基本的な算術操作、特に加算や減算に焦点を当てて評価されてきました。
一方で2桁の乗算の領域に焦点を当てた評価も行われています。
さらにいくつかの研究では、LLMが数学の単語の問題に直面した際に算術操作で間違いを犯すことが明らかにされています。
本研究はLLMの数学的推論能力を評価することに焦点を当てており、算術操作と数学の単語の問題の両方を包括しています。
特に複雑な算術操作を実行するLLMの能力に焦点を当てています。
この研究はLLMが多桁の数、小数、分数を含む複雑な算術操作を正確に実行する能力の獲得に挑戦しています。
ということで、数学に特化したMathGLM、従来のLLMと同じような入力フォーマットで、かつ算術に強いモデルというのが登場してきました。
これは結構大きな話で、今はモデルといえばChatGPTのベースになっているGPT-4が一番賢く、似たようなレベルのもの、他のものというのも出てきてはいるけど、
どのモデルもGPTが同じ得意分野のところでどこまでついてきているのか、GPT3相当なのか、みたいな話の評価が多くて、
ベンチマークとしてもそういうベンチマークが数多くありました。
一方で、さっき言ったとおり、算術能力というのはもうないとして、誰も見向きもしていない。
見向きしている人はもちろんいたとは思うんですけど、新しいモデルとしてはなかなか登場してきていなかったといった中で、このMathGLMはそこに特化したモデルとして出てきました。
こういうことが起き始めると顕著に発生するのが、ユーザーはあるユーザーの入力に対して最適なモデルに判断してもらいたいという需要が出てきますと、
GPT-4とMathGLMの組み合わせに関する議論
GPTに判断してもらいたいことと、MathGLMに判断してもらいたいことというのがそれぞれ別々に存在してくることになるので、
今後こういった生成AIを活用したアプリケーションにおいては、どういったユーザーのニーズがあるのかというのをまずGPT-4さんに聞いて、
その結果からこういうモデルに加わした方がいいという判断ロジックを持って、また別のモデルに聞き直して、答えを得ると。
今回MathGLMを使うにあたって、数学の問題を分割して1個ずつ解かせると良かったという結果が得られているので、これは他のLLMを使う上でも同じようになるでしょうと。
つまりさっきのGPT-4にどういう問題かをまず考えさせて、この得意なやつにも投げるというところがあるんですけど、
その得意なやつに投げるという段に問題を分割してから得意なやつに投げる。
それぞれの部分部分の問題解決結果を組み合わせて最終的な答えを作るといったような、そういったモデルとアプリケーションの複雑なやり取りというのが今後は登場してきて、
今後そういった部分をラップアップするようなアプリケーションライブラリーみたいなのが登場するだろうということを強く示唆させるような、そういったものが登場してきたなというのが思うところです。
かなり性能が良くなったので、そこの点については素直に良いんじゃないでしょうかという感じですね。
2ビリオンのモデルでGDP-4がアキュラシーが20%に対してこいつは80、90%くらい減ってるんで、9割方正解するという意味ではかなりすごいですねというお話にはなると思います。
ただちょっと聞いてて思ったのが、LLMで何でも解決しなくても良くないと思ってたんですけど、そこら辺どうなんでしょうかというのは。
まさにその辺はその通りで、ここでMathGLMで数学が得意になったので、大規模な数学データセット、例えば統計情報だったりとかそういったものも容易に扱えるようになりますよみたいな売り文句が書いてあるんですけど、
そういう統計情報を扱うんだったら、統計情報を賢く解けるデータベースというものが古くから世の中にはありましてですねという話があって、そんなLLMを介してそのデータにアクセスするくらいだったら一旦データベースが解釈してくれた統計情報をAIに食わせて、
別に算術をAI、AIというかLLMの仕事にしなくてもいいのではというのが現状の一般常識ではあります。
そうですね、ただ一般常識なので、現状はそうですよっていうのはそうなので、やっぱりそうですねと思うんですけど、
未来を想定すると何でもできるようになればそれさえポンと置けばいい、算術用モデルというかAPIというかアセットというかを載せなくていいという意味では、
まあ楽にはなるのかもしれんけどなという、未来はありますけど。
結局その辺で私の理解だとLLMもぶっちゃけ一緒で、例えばユーザーの入力に対してある決まった明確な仕事をできるようにしたいっていうことがゴールにあった場合、
それってユーザーの入力をある程度絞り込んであげて決まったパターニングで入力させるっていう風にアプリケーションを構築し、
そのパターニングに合った処理ロジックを組むっていう従来のプログラミングに寄せていけば寄せていくほど精度が上がって確実なものになるんですよね。
で、そっちの方が世の中の技術としても洗練されてるし、そういうことがしやすいようないろんなプラットフォーム、FAQ用のチャットボット機能、サービスだったりとか、
そういったものがすでにあるわけですよ。
でも、じゃあなんでその似たようなことをLLMにあらせてるの?というと、そこのパターニングで絞ると結局そのパターンのことしかできないっていうユーザーの自由度が下がることと、
そのパターンマッチングの組み合わせパターンっていうのが比較的多く、それの開発コストっていうのがバカにならないから、
LLMに置換して8割方の成功率でも結果的にその価値を届ける速度っていう点で大きく勝るので良いとされてるから、今LLMが流行ってるっていう理解なので、
さっきのデータベースの話も結局データベースに対して賢く使える人だったりとか、
データベースに正しくデータを入れ続けられるような、そういう賢い運用というか、そういうエンジニア付きの運用がないとできないことだったりするので、
その辺をラップアップできる今回のマス字LLMが登場してきて、業界全体としてその辺の開発コストを下げられるんであれば、悪くはないのかなっていう感じ。
聞いてて分かりました。
最終的な私のスタンスとしては、やっぱり実計算は計算機能に任せればいいと思うけど、その計算式をまず人間が正しく伝えられてるかっていうところが怪しかったりすると思うんですよね。
そうなった時に、バカ正直に電卓を叩いて正しい答えが出ないけど何か数字が出たからとりあえずこれでいいやってなる可能性が多大にありますので、
そういうことを考えるとLLM側で数式を解釈するという能力を持たせておいた方が良いなというところですね。
数式を解釈して人間が希望する、期待するものを正しく計算できるようにコンバートするというところまでは確かに機能があった方がいいと考えると、
こういう100パーまでいかんくても数字を解釈する能力というのは持ってた方がいいっていう気がしてきましたね。
そうですね。本当にその辺はすごい今重要なポイントだなと思って聞いてたんですけど、
統計の情報だと特によくあると思うんですが、例えば日本全国の各県の降水率っていうものを押し量りましょうと言って、
1年間の平均降水率みたいなのを平均値で出すっていうことをやった時に意味ある比較ができるのかっていうのってだいぶ難しいじゃないですか。
はい。
雪の事情だったり台風の事情だったりっていう地域特性さが外れ値としてありすぎて、なんか雨のことを知りたいのか何なのかわからんみたいな話になるんですけど、
単純にそのデータベースにクエリを投げるっていうのは結局そのレベルのことで、とりあえず平均値出しました以上でしかないので、
それに対してLLMとかでこういう条件の時にこういうことをしたらいいんだけどっていう目的を話して解釈が進めば、
その辺こういうデータが取れたけど外れ値がこんなのがありますっていう情報を追加で出せたりとか、
本来の目的を踏まえてクエリ結果っていうのを返してこれる可能性も出てくるので、
いいところ悪いところっていうのはあるんだろうなと思いましたね。
そうですね。
なんか話してて自分の中では納得を得た感じがしますけど。
はい。
そういうところで今後も。
今後も出てくると思うんで、要注目って感じです。
はい。
3Dプリンター住宅セレンディックス50の開発・販売開始
では最後私の方から、これSUMOさんの記事になります。
一般向け3Dプリンター住宅水回り完備550万円で販売開始。
44時間30分で成功は深夜に大人気の理由は50平米1LDK非接待受けセレンディックス50でいいんですかねこれ。
というような名前のものです。
9体の3Dプリンター住宅セレンディックス10スフィアモデルが話題になってるセレンディックス社。
ついに夫婦向き一般住宅となる3Dプリンター住宅セレンディックス50開発工の富士壺モデルを開展させた。
2023年8月末から6棟限定で販売を開始している。
つい先日商用日本第一号の完成を伝えたばかりだが、いよいよ3Dプリンターの家に住める時代が現実のものになりつつある。
今回はセレンディックス代表取締役の大間さんのインタビューに加え、セレンディックス50が作られた愛知県小牧市にある住宅施工会社百年住宅小牧牧場の現場から実物をレポートするというところから始まっています。
ちょっと長いんで要点を書いてしまいますけど、このセレンディックスシリーズはタイトルにあった通り壁を3Dプリンターで作っています。
ちょいちょい紹介してたんですけど、こいつの面白いところは工場で壁を作ると、持っていくというところをやっている感じですね。
今の普通の住宅でも結構こういう施工方法、現地での施工時間を小さくするため、最小化するためそういう施工方法があるんですけど、
こいつもそうやっていて、3Dプリンターで工場で壁を作って、それをユニット状態で持っていくという感じで。
なので天候にも左右されることなく、かつ壁を3Dプリンターで自由自在に設計できるので、自由度の高いというか、施工時間の短い。
家が完成するというところが特徴なのかなというところですね。
壁は結構生コンクリで固まったみたいな形状なんですけども、結構断熱性能とかも十分あって、
日本より厳しいヨーロッパの住宅基準をクリアした断熱性能などが搭載されていますというのはおかしいですね。
実装されているので、そこら辺も一定精度は持っているというところまで信頼できるのかなというところはありますね。
あとは窓とか屋根とかはちょっと特殊な形状をしていて、窓はアルミサシの窓ガラスをそのままはめ込めるようになっていたり、
屋根は木造っぽい感じ、木造の骨組みみたいなところにコンクリを塗ってタイル状にしたものという感じでガポッとはめる感じみたいな感じで作ることができるそうです。
ここら辺も適材適所になっていて、それなりに自由度が高そうなので良いのかなというイメージですね。
3Dプリンター住宅の特徴と可能性
現状はさっき言っていたロック塔を建てるということで、実際使ってみてどうかというのは言ってみればまだまだ市場の反応は返ってきていない状態なので、
そこを確かみつつ今後の開発につなげていくということが書かれていますということですね。
基本的には前も話した通り面白いなと思っていて、ぜひぜひ頑張ってもらいたいんですけど、
実際に家の敷地に置かれている写真を見るとちょっと難しいなというか、思ったより刺さりそうにないなと思っているポイントが1個あって、
せっかく3Dプリンターで良いモデル、面白い形、面白い家だなって思わせられるような形状が作れるんですけど、
どうしても基礎の上に作ったりとかそういった関係上、土地の形とは全く不揃いな感じで、
ベタなと言ったらあれですね、非常にプレーンな基礎の上にポンと乗っかっているみたいな感じになって、
その上のデザインが生えないって感じになっちゃうのが意外と作ってみたら惜しいって感じになりそうだなと思っていて、
何かそこを乗り越えられる良い施策ないのかなっていうのを聞きながら考えていました。
この基礎は正直多分お値段との兼ね合いなのかなという気がしています。
セレンデックス10っていうプロトタイプって言ったらあれなのかな、
収容モデル1号機は結構こだわりの形状みたいな形をしてるんですよね、高くて卵型みたいな。
壁は結構高くできるはできるんですけど、居住制度の兼ね合いがあって、
そこは購入者の要望に合わせる形なのかなという感じはありますけど、
結局ポンって地面に置く関係上、地面は多分コンクリートのベタである必要があって、
そこも多分金かければこの外形に合わせた基礎にできるのかもしれないんですけど、
今のところ資格できるわみたいな感じなんでしょうねという雰囲気がありますかねと思ってますね。
個人的になんですけど値段帯的に、一般的な家からすると非常に安いじゃないですか、550万で。
なので半分壊すつもりでデコレーションしまくるというか、遊び倒す?家を使い潰すくらいの気持ちで購入される人もいるんだろうなと思ってて、
そうすると壁面のデコボコが多分めんどくさいというか、3Dプリンター上しょうがないんですけど。
壁の再加工性と遊び心の提案
絵飾りにしたりとか、アートをしたりスプレー缶で何か描いたりとか、何かいろいろしたくなった時にベタっとしてる面の方がいいなと思ってて、
そういう何か出来上がった家を遊び倒すための仕掛けみたいなのがあるといいなって思ってましたが、
実際これってピンとか刺さるんですかね壁。
刺さんないよね多分ね。
コンクリだからね。ピンとかじゃなくてあれじゃない?釘打ち込む系じゃない?
そうだよね。
まあでも、何だろう。
再加工性はそれなりにあるんじゃないかな。壁紙とかは貼りづらいかもしれへんけど、逆にゴリゴリコンクリ打ちっぱなしを加工するみたいなのができるでしょうから。
はいはいはい。
まあ遊び倒すという意味では、いろいろ遊んでも、何て言うんでしょうね。損感がない構造にはなってるんじゃないかなというのはいいかなと思いますね。
そうですね。本当にメインの住居にする人はぶっちゃけいないと思ってるので、なんかそういう遊び心をどれだけ広がったデザインでいろんなコンセプトモデルみたいなのを出していけるかが今後のポイントになりそうだなと思います。
そうですね。メインの住居という点に関しては私もそうだと思ってて、ちょっとよっぽど既得な人じゃないと、やっぱ使ってみると結構今までの住居と違って使い勝手が悪いってことがあると思うんですよね。
はい。
まあ水回りは特にそうでしょうね。
キッチンとか、キッチンの床面とかね。
ただ、やっぱりプレハブとかよりは断然、壁の性能はいいと思っていて、期待するのはそこかなと思ってますね。
簡易的なお店とか、あとは仮設住宅的なやつとか、これ昔も話しましたけど、そういうところで現状よりより快適性の高い空間を作るということには結構メリットがあるというか、期待できると思っているので、
そういうところで使ってくれたら結構流行るんじゃないのかなというところが期待されますね。
簡易的なお店や仮設住宅での利用の期待
そうですね。
まあ個人的には早くこれ宇宙空間で3Dプリンティングしてもらって、月面にこれがポンと乗っかるのを期待はしてるんですけど。
はい。レゴリススカテスは基礎研究はされてはいるんで、いつやるかなという感じはありますね。
はい。
はい。
これもね、ちょっと使う人が増えてきたり、こんな風にやってみたっていうニュースが出てきそうなんで、そこをちょっと楽しみにしようかなと。
はい。というところですね。はい。以上になります。
はい。じゃあ今日はこんなものですかね。
はい。ではお疲れ様でした。
はい。お疲れさんでした。
