投稿者: mtlsitemaster

脱炭素化とは、低炭素電源を使用して二酸化炭素排出量を削減し、温室効果ガスの大気への排出量を削減することです。

脱炭素化とはどういう意味ですか？

「脱炭素化」とは、「炭素強度」を低減し、化石燃料の燃焼によって発生する温室効果ガスの排出量を削減するプロセスを指す傾向があります。
一般的に、これには、発電量あたりのCO2排出量の削減が含まれます。輸送と発電の結果として発生する二酸化炭素の量を減らすことは、パリ協定と英国政府によって設定された世界的な温度基準を満たすために不可欠です。

脱炭素化はどのように機能しますか？

脱炭素化には、低炭素発電の目立ちを高めることと、それに対応して化石燃料の使用を減らすことが含まれます。
これには、特に風力、太陽光発電、バイオマスなどの再生可能エネルギー源の使用が含まれます。カーボンパワーの使用は、「よりクリーンな」技術と一緒に電気自動車を大規模に使用することによっても減らすことができます。電力および運輸部門の炭素強度を下げることで、正味ゼロ排出目標をより早く、政府の基準に沿って達成することができます。

脱炭素化はいつ達成できますか？

脱炭素化の取り組みはさまざまな国で実施されており、150を超える政府が2030年までに炭素排出量を削減する計画を提出しています。
変更には、2040年からディーゼル車を禁止するパリの公約、電気および電気ハイブリッドを導入するTfLスキームが含まれます。
ロンドンバスと黒いタクシー。再生可能エネルギー源もより広く実施されており、現在、世界中の全電力容量の3分の1を生産しています。化石燃料発電所からの温室効果ガス排出量は、炭素回収貯留（CCS）技術を導入することで制限でき、現在世界中で約20の大規模CCS施設が稼働しており、さらに建設中です。

なぜ脱炭素化が重要なのですか？

パリ協定で概説されている脱炭素化の優先順位付けに続いて、英国政府は2045年までに正味ゼロの温室効果ガス排出量を達成することを約束しました。
必要かつ費用対効果の高い、運輸部門が電化され電力需要が高まるにつれ、急速な脱炭素化がますます必要になっています。したがって、排出目標を達成し大気の質と地球の気温を改善するためには、エネルギー効率の向上が優先事項になりつつあります。

どうやって脱炭素化をしますか？

よりエネルギー効率が高く、炭素集約度の低いエネルギー源は、脱炭素化を達成できる最も顕著な方法のいくつかです。世界の輸送システムは主にディーゼルや石油などの炭素ベースの燃料で稼働していますが、電気自動車がより広く使用されるようになると、炭素排出量の削減に対する輸送部門の貢献が向上します。

TWIはこの変更に関与し、困難な材料を結合するサポートをメーカーに提供し、設計を最適化するためのプロセス改善に取り組み、溶接と電化のための接合の課題に対応するためのコスト削減を支援します。

英国の独立した気候変動委員会（CCC）は、電力部門が2045年に600万トンのCO2排出量を達成できることを示しました。これに対して、2019年は8730万トンでした。このような変更が行われると、英国は脱炭素化の過程で炭素中性になります。

IoTは何ができますか？

エネルギー管理戦略を改訂する企業は、エネルギー効率をより簡単かつ効果的にするIoTテクノロジー全体の最近のイノベーションを調査することから始める必要があります。
たとえば、より安価なIoTセンサーは、より完全なエネルギーデータのキャプチャを保証し、より高度な分析は企業が効率の機会を特定し、改造プロジェクトの成功を検証するのに役立ちます。エネルギー管理のためのIoTソリューションの使用はすでに一般的なアプリケーションであり、現在47％の企業がある程度の容量でそれを使用しており、さらに46％の企業がテクノロジーを評価または試行しています。

イノベーションの焦点の1つは、小規模施設向けの費用効果の高いIoT対応のエネルギー管理システムの台頭です。

2021年12月、シーメンスはフランスのIoTハードウェアおよびソフトウェア会社Wattsenseの買収を発表しました。この契約により、中小規模の建物を対象としたプラグアンドプレイIoT管理システムがSiemensの建物製品ポートフォリオに追加されます。 Wattsenseを使用すると、既存のビル管理システム（BMS）がないビルでも、エネルギー管理を含むビル管理プロセスに取り組むためのシンプルなIoTソリューションを展開できます。

さらに、IoT分析全体の進歩は、企業が建物管理プロセスを追跡および改善するのに役立っています。
たとえば、SpacewellのDEXMAソリューションは、AI対応の推奨アクションと、各アクションに関連するエネルギーとコストの節約を実現します。 Boston Scientificは、シュナイダーエレクトリックのBuilding Advisorソリューションを採用して、最初の2年間で約405,000kWhのエネルギーを節約し、その結果、NationalGridから41,000ドルのパフォーマンスインセンティブを受け取りました。

公共料金や建物レベルのメーターからの高レベルのエネルギーデータに依然依存している企業は、エネルギーを浪費する機器やHVACシステムからのパフォーマンスの低下について暗闇にさらされるリスクがあります。持続可能性をめぐる勢いが増し、施設管理者が正味ゼロ炭素目標を達成するよう圧力をかけられるにつれて、企業はIoTセンサーと監視技術がエネルギー管理戦略の一部を形成することを確認する必要があります。 弊社は、名古屋で工場にIoTを設置、納品したり工場向けに開発しています。
「こんなところにIoTを導入できないかな？」「この悩みIoTで解決できないかな？」などありましたら、お気軽にお問い合わせください。

IoTテロとは

まずはIoTについて説明させていただきます。
IoTは、「モノのインターネット」といいます。あらゆるモノがインターネットに繋がる仕組みのことです。

私たちの身近にあるものはたくさんIoT技術が使われています。とても便利ですよね。しかしインターネットに接続している家電や機械は、コンピュータやインターネットを不正に利用して悪事を行うハッカーに乗っ取られてしまうリスクがあります。
乗っ取られた機会を使って行う悪事のことを「IoTテロ」といわれます。IoTテロは、サイバー攻撃の一種です。
※サイバー攻撃は、コンピュータに対してネットワークを通してデータ改ざんや破壊活動行うことです。

IoT機器の脆弱性を狙ったIoTテロ

近年多発しているIoTテロは、「Mirai」というマルウェアがよく知られています。
インターネットに繋がるネットワークカメラやインターネットルータ、デジタルビデオレコーダーといったIoT機器が主な標的です。

このような機器で動作するソフトウェアの脆弱性を利用してマルウェアが感染すると攻撃者が遠隔操作可能な状態になります。

IoT機器の脆弱性を狙った「Mirai」の攻撃例はどんなのがあるのでしょうか。

Miraiの攻撃例

Miraiによる被害で有名なのは、2016年10月にアメリカで起こった事件です。
約5時間にわたってインターネットに繋がらない事態が発生しました。これにより、大手SNSや通販債などを含む有名なサービスが被害を受けました。

この事件は、DNS（Domain Name System）が攻撃されることで起こりました。そのDNSへの攻撃がMiraiによって支配されたIoT機器を利用したDDoS攻撃でした。ビデオレコーダーや監視カメラなどが形成するボットネットが攻撃に利用されたと考えられます。

その他に、あるコンピュータ周辺機器メーカーが販売したブロードバンドルーターに脆弱性があり、Miraiの大規模な感染を招いた事例もあります。この事件は、2017年に起こり該当メーカーは脆弱性の修正対応に追われることになりました。

Miraiのウイルス感染対策は？

Miraiの感染を防ぐにはどのような対策が必要なのでしょうか。

パスワードを複雑で長いものに

IoT機器がMiraiの被害にあった原因の1つにパスワード設定があります。簡単に特定されないパスワードに設定する必要があります。

具体的にはどのようなパスワードがいいのでしょうか。

・初期設定のままにしない
・推測可能なパスワードにしない
・パスワードを使いまわさない
・意味のある言葉を使わない
・8文字以上で大文字や小文字、数字、記号などを混ぜる

上記のことを守ってパスワードを設定しましょう。

IoT機器は使っているものだけ電源をつける

使っていないIoT機器の電源を入れたままにしていると、インターネット経由で乗っ取られるリスクがあります。また、使っていない機器のため乗っ取られていることに気づくことが困難になり、被害が拡大しやすい危険性があります。

このような被害が起こらないように使用していない機器や故障した機器は電源をOFFにし、コンセントを抜いて完全に機能を停止させましょう。
使わない機器でもアップデートは必ず行いましょう。いざ使う時にアップデートをしていないことでウイルスに感染する恐れがあります。なので、必ずアップデートは行いましょう。

弊社は、名古屋で工場にIoTを設置、納品したり工場向けに開発しています。
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火災は様々な原因で起こりますが、その一つに工場や飲食店には欠かせないダクト内による火災があります。
ダクト内にはヒュームや油などが堆積し、なんらかの原因で吸い込んだ火花がそれに着火し火災が発生します。
その結果、設備の損壊や営業停止など大きな影響を与えます。

火災が起きたときに活躍する防火ダンパーがあります。防火ダンパーは、火災が起きたときにある一定の温度に達すると防火ダンパーが感知して火災を最小限に抑える機能です。しかし、防火ダンパーの後ろで起こった火災には気づくことができないというデメリットがあります。
そのため、火種に気づくのはダクトの表面が高温で赤くなったときか表面上に炎として現れたときに発覚するため発見が遅くなります。

そこで自社商品のFiredogを開発いたしました。
FireDogは、温度センサやガス検知センサを設置ダクトの仕様を考慮して最適な場所に設置し、リアルタイムに計測します。火の特性を活かし、入口と出口の温度差や一酸化炭素濃度の変化を検知し、ダクト全域で検知することで火災の進行を防ぎ初期消火を可能にしています。
異常判定時には、パトランプや警報ブザーで火災をお知らせします。また、排気ファンの回路に接続して強制的にファンを停止させることも可能です。

FireDogには、火種を検知する方法として２種類あります。

1つ目が温度です。
ダクト内に設置することで温度を感知し、火災が発生しているかを判断します。

2つ目がガスです。
火災が発生すると一酸化炭素など燃焼材によって特徴的なガス、燃焼生成ガスが発生します。ガスの種類はお客様の環境に発生するガスの種類が異なるためガスセンサは、お客様のご使用環境に適したものに変更することが可能です。

2種類の温度センサとガス検知センサが組み込まれているFireDogを取り付けることで早期火災検知への実現をいたします。

弊社は、お客様の要望に対応しながら名古屋で工場にIoTを設置、納品したり工場向けに開発しています。
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いまやあらゆるモノがインターネットに繋がっています。IoTの活用で既存のインフラももっと便利になっていきます。

さまざまなIoTが市場にあふれていますが、今回は雨の日を快適に過ごせるIoTグッズをご紹介します。

WeatherFlow

この「WeatherFlow」は、気象学者やエンジニア、プログラマー、データ科学者たちからなるチームによって開発されました。
日照や紫外線、接触による雨センサー。音波による風力・風向きセンサー、気温、湿度、気圧のセンサーの2つをまとめた機器になっています。

「WeatherFlow」は、40キロ以内の雷を検知でき急な嵐が近づくとお知らせしてくれます。Wi-Fiを通じてスマホやタブレットに細心の天候情報を通知してくれます。バッテリーは1年以上持つので交換も少なく済みます。

家にあるスマートガジェットと組み合わせると雨の日はスプリンクラーを停止したり、風が強くなったらガレージのドアを閉めたり。。。様々な操作を設定することができます。

TeNKYU

TeNKYUは、アプリインストールが可能な電球型のデバイスです。
電球に組み込まれた人感センサーから人の動きをスマートフォンやパソコンにお知らせをすることができます。

アプリの第1弾として、「知らせてくれる天気予報アプリ」を提供しています。雨予報の時は青色。晴れ予報の時は白色にその日の天気を光でお知らせしてくれます。

Umbrella stand

Umbrella standは、その日に傘が必要かどうかを光でお知らせしてくれます。専用アプリ「Mono Manager」をインストールしたスマホを近づけると降水確率に応じて晴れならオレンジ、曇りなら白、雨なら青に光ります。
天気の詳細は、スマホで確認することができます。

まとめ

家を出てから雨と気づくことがあるので、家にいる時に雨か分かるのは便利でいいですね。

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株式会社フォーステックは、三井不動産株式会社とメ～テレとともに2022年３月25日（金）、名古屋市・栄にあるHisaya-odori ParkにIoTスマートごみ箱「SmaGo（スマゴ）」を４か所12台設置・運用を開始しました。

どんなごみ箱？

「SmaGo（スマゴ）」は、ソーラー発電で作動するスマートごみ箱です。ごみを自動的に最大5倍まで圧縮し、約600リットルのごみを捨てることができます。また、4G通信機能が備わっているのでごみの蓄積状況をリアルタイムにクラウド上で把握することができます。
そのため、ごみの収集作業を効率化でき回収コストや回収作業に伴うCO2排出量の削減を期待できます。

2020年10月から「SmaGo」を設置している表参道では、ごみ箱の容量増加により街に散乱していたごみが大幅に軽減されました。また、2021年6月から設置している渋谷の「RAYARD MIYASHITA PARK」では、ごみの回収頻度が5割以下になっています。

SmaGo

設置された「SmaGo」は、BigBelly Solar社が開発したスマートごみ箱を活用した株式会社フォーステックが展開するソリューションです。
世界では、50か国以上で7000台以上導入しておりごみの回収の効率化や最適化、街の美化を実現しています。

特徴は？

1.ごみが溜まると自動でごみを5倍に圧縮
2.通信機能でリアルタイムにごみの蓄積量を管理
3.ソーラー発電で蓄電

まとめ

ごみを圧縮することで今まで以上にごみを捨てることができ、回収に行く回数も減らすことができます。そのため、CO2排出量も削減でき環境にやさしいごみ箱です。

関連サイト：https://forcetec.jp/

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モノがインターネットに繋がることが当たり前になっていますよね。そのIoTを藻類で動かす研究をしている大学があります。

ケンブリッジ大学の研究者らが、藻類を使った環境発電システムを開発したと発表しました。
単三電池ほどの大きさの機器に光合成の際に電流を発生する藻類を内部に含み、IoTデバイスのCPUを１年以上駆動する実証実験に成功しました。

藻類には、種類によって水素を生成したり排水を浄化したり大気中のCO2を除去したりバイオ燃料の原料になったり様々な方法でクリーンな技術を発展させる可能性があると注目を浴びています。

ケンブリッジ大学の研究者たちは、この藻類の発電する能力もあることに着目をしました。

着目したシネコシスティスと称するラン藻の一種は、ほかの植物と一緒で光合成によって太陽から自然エネルギーを得ていますが、その際に微弱な電流を発生しています。なので、水槽の中に電極を入れればその電流を取り出して電池として扱うことが可能になります。

環境発電システムは、一般的に入手可能で安価かつリサイクル可能なパールで作られています。構造はシンプルで小さな容器にシネコシスティスと水を入れただけのものです。この藻類が発生する電気はアルミニウムの電極を通じて外部へ供給できるようになっています。

この研究に共同研究者として協力しているチップメーカーの「Arm」がテスト用プロセッサーの「Arm Cortex M0＋」を搭載して機器やデータ収集用のクラウドインターフェースなどを提供して実験を行いました。

実験は屋内と半野外環境にシステムを設置し動作を確認しました。その結果、IoT機器が駆動できる程度の電力があれば、長期にわたり生成・供給が可能ということが確認することができました。
また、昼間だけではなく夜間でもある程度の電力を発生することも分かりました。日中に夜間のためにエサとなる物質を生成して暗くなるとそのエサを消費して電力を発生させているようです。

参照：Energy＆EnvironmentalScience

藻類バイオマスとは

上記の研究で使用されている藻は、藻類バイオマスと呼ばれています。
バイオマス（biomass＝生物　bio＋物質の量 mass）は、生体活動に伴って生成するもの、または生態学の分野で植物・微生物体の有機物を物量換算して涼を表す言葉です。しかし、石油ショック以降「エネルギー源としての生物資源」の意味を含むようになりました。

バイオマスを用いた燃料は「バイオ燃料」と呼ばれています。バイオマスから得られるエネルギーを「バイオエネルギー」「バイオマスエネルギー」といいます。バイオマスが燃焼する際に放出するCO2は、生物の成長過程で光合成をおこない大気中から吸収されたCO2です。化石燃料由来のエネルギーや製品をバイオマスで代替することで問題になっている温室効果ガスの１つであるCO2の排出量削減に大きく貢献することができます。

微細藻類によるバイオ燃料は、植物由来のバイオ燃料に比べ桁違いに生産効率が高いです。また、トウモロコシのように食品利用との競合もないため次世代のバイオ燃料として注目されています。

まとめ

この藻類を使用したシステムは、５年以内に商用利用が可能になると研究者たちは予想しています。どんどん研究が進み世界的にこのシステムが広がれば地球温暖化問題のCO2を大幅に削減することができるかもしれませんね。

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Combining IoT with rapidly advancing AI technologies can create ‘smart machines’ that simulate intelligent behaviour to make well-informed decisions with little or no human intervention. The result is an acceleration in innovation which can significantly boost productivity for the organisations involved.

WHY ARE AI AND IOT PERFECT PARTNERS FOR GROWTH?

IoT that is augmented and enhanced by machine learning is effectively multiplying the impact and benefit to those businesses who are adopting these complimentary technologies.
FOCUS ON: BREED REPLY, INTERNET OF THINGS, IOT, ARTIFICIAL INTELLIGENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE & MACHINE LEARNING, MACHINE LEARNING
A recent survey of 500 IT professionals including 100 top IT executives suggested not only are IoT and AI the most popular technologies currently in use, but also top of the list for further investment for businesses seeking increased efficiency and competitive advantage.


But why are IoT and AI so far in front of other popular technologies such as Edge Computing or Blockchain?

It is because IoT that is augmented and enhanced by machine learning is effectively multiplying the impact and benefit to those businesses who are adopting these complimentary technologies. In fact, AI is an integral element for success in today’s IoT-based digital ecosystems.

The reason is simple. Combining IoT with rapidly advancing AI technologies can create ‘smart machines’ that simulate intelligent behaviour to make well-informed decisions with little or no human intervention. The result is an acceleration in innovation which can significantly boost productivity for the organisations involved. Little wonder then that the IoT and AI markets are developing rapidly and in tandem.

The AI market is growing quickly. Bank of America, Merrill Lynch predicted that the robot and AI solutions market would surge to US$193bn/y by 2024. They suggested that adoption could boost productivity by 30% in many industries, whilst simultaneously cutting manufacturing labour costs by between 18-30%.

As AI matures, the technology is becoming more robust at handling multiple situations with increasing accuracy. This means that AI is becoming more likely to be deployed at scale with reduced (and reducing) human intervention – thus magnifying the positive impact solutions are likely to have.


The IDC estimates that the number of devices connected to the internet will surge from 11bn in 2016 to 80bn in 2025, with a corresponding boom in data generation from 4.4 zettabytes of data in 2013, to 44 zettabytes in 2020 and on to 180 zettabytes in 2025.

This flood of data will present businesses of all types with key challenges outlined below – challenges where AI will become increasingly instrumental in achieving high-performance, agile solutions:

How to manage, analyse and create meaningful insights from IoT data

How to ensure fast and accurate analysis

Balancing needs for centralised and localised intelligence (how smart do sensors need to be?)
Balancing personalisation with data privacy and confidentiality pressures
Maintaining security in face of increasing threats of cyber attack
So whilst sensors from devices deliver data, data can only support the creation of value if it is actionable. IoT needs AI and vice versa. Where IoT provides data, AI has the potential to unlock real-time responses, providing both context and creativity to drive smart actions.

A recent report by PWC suggested that the evolution of AI (and by default, the IoT) will happen along a continuum from assisted intelligence, through augmented intelligence, to autonomous intelligence.


At the most basic level AI enables the power of prediction to forecast and mitigate risky events. This enables organisations to use real-time data to determine when machinery and equipment is likely to break down – so action can be taken to prevent failure and its associated cost via pro-active intervention.

A second level is the power of prescription. Equipping intelligent sensors with logic to drive action means outages or disasters can be avoided. For example, railway track sensors can warn against track failures, or autonomous vehicles can course-correct when the car veers away from the centre of the lane.

At an even more advanced level, AI with IoT can deliver an adaptive or autonomous response. This means solutions can incorporate continuous data feeds – where the system learns to take the optimal action without human intervention. So, for example in healthcare, blood glucose sensors can alter insulin delivery levels in response to changing patient needs and machine learning is employed to refine and modify dosage in direct response to ongoing data stimulus for the subject.

Despite making rapid progress on a daily, weekly, and monthly basis, both IoT and AI could be seen as relatively nascent technologies. Smart machines are currently advancing from the ability to handle traditional applications from repetitive tasks to be able to deal with continuously changing tasks, but there is still vast developmental scope.

Just as AI and IoT can ultimately empower an adaptive response at an operational level within organisations, so the same, powerful combination is requiring a more adaptive strategic response from organisations.

As new technology applications emerge where IoT works hand in hand with AI – the resulting innovations are proving how IoT can create new markets and opportunities, disrupt traditional business models, and dramatically change the competitive landscape. Thus, companies looking to make the most of opportunities to positively impact revenues, safety, resilience, and customer experience are being fast on the uptake of this powerful pairing of transformative technologies.

As an investor in early-stage IoT companies, Breed Reply is always interested to hear from innovators and entrepreneurs looking for support to accelerate their ideas to market.


The vast quantities of data produced by IoT open up a wealth of possibilities when partnered with an AI capable of processing and reacting to this information as it appears. Furthermore, removing the necessity of human intervention creates a previously unthinkable level of automation – one in which the speed of inference for cloud-based AI currently sits at roughly 1.5 seconds.

With that kind of processing speed, predictive maintenance becomes an automated afterthought. Instantaneous response to the slightest material degradation could all but eliminate costly downtime due to equipment failure. At the same time, an AI that is able to sense these events and respond accordingly could ensure peak operational efficiency at all times. This autonomy is helping power the future of robotics, among other disciplines, and is currently being used on everything from mining operations to natural gas pipelines.

These advancements aren’t limited to traditionally technological fields either! Recently, an international team of scientists has harnessed the power of AI and IoT to develop a new model for effective diagnosis of cardiovascular disease and diabetes. Elsewhere, ET City Brain utilizes information pulled from traffic cameras located throughout Hangzhou, China, to adapt traffic signals to address congestion and help ambulances reach hospitals faster.

Of course, there are few AI/IoT collaborations as widely publicized as Tesla’s Autopilot program, which leverages information from GPS, cameras, sonar and more to safely and autonomously transport riders on some of the busiest roads in the world.


As impressive as this all is, AI is only getting faster. Leveraging Edge computing, which sees all computations performed at the endpoint devices rather than a central server, reduces the inference time to stimuli to 10-15 milliseconds. This process, dubbed the Intelligent Edge, seeks to optimize operational performance in real time by helping anticipate even the smallest inconveniences and adjust accordingly.

AI and IoT may also work well with another prominent data science in blockchain technologies. The idea is that IoT would enable data measurement, blockchain would keep things transparent and audit said information, and AI would then use that data to automate and improve functionality. This combination is already being tested out by German automaker Porsche, who believes this process could create a new generation of autonomous vehicles.


The Internet of Intelligent Things has the power to break down large quantities of data coming and going through devices. The best part about this is that since the whole process is machine and software-driven, it can be performed without any human intervention, which makes it error-free and improves accuracy rates.

IoTと急速に進歩するAIテクノロジーを組み合わせると、状況に応じた制御を自動的に行う動作をシミュレートする「スマートマシン」を作成して、人間の介入をほとんどまたはまったく必要とせずに、十分な情報に基づいた意思決定を行うことができます。その結果、イノベーションが加速し、関係する組織の生産性が大幅に向上します。

AIとIOTが成長のための完璧なパートナーであるのはなぜですか？

機械学習によって強化されたIoTは、これらの補完的なテクノロジーを採用している企業への影響と利益を効果的に倍増させています。

100人のトップITエグゼクティブを含む500人のITプロフェッショナルを対象とした最近の調査では、IoTとAIが現在使用されている最も人気のあるテクノロジーであるだけではなく、効率の向上と競争上の優位性を求める企業へのさらなる投資のリストのトップでもあることが示唆されました。

しかし、なぜこれまでにIoTとAIがエッジコンピューティングやブロックチェーンなどの他の人気のあるテクノロジーの前にあるのでしょうか。

これは、機械学習によって強化されたIoTが、これらの補完的なテクノロジーを採用している企業への影響と利益を効果的に倍増させているためです。実際AIは、今日のIoTベースのデジタルエコシステムで成功するための不可欠な要素です。

理由は簡単です。
IoTと急速に進歩するAIテクノロジーを組み合わせることで、インテリジェントな動作をシミュレートする「スマートマシン」を作成し、人間の介入をほとんどまたはまったく必要とせずに、十分な情報に基づいた意思決定を行うことができます。その結果、イノベーションが加速し、関係する組織の生産性が大幅に向上します。なので、IoTとAIの市場が急速にそして連携して発展しているのも不思議ではありません。

AI市場は急速に成長しています。
バンクオブアメリカのメリルリンチは、ロボットとAIソリューションの市場が2024年までに年間1,930億米ドルに急増すると予測しました。彼らは、採用により多くの業界で生産性が30％向上すると同時に、製造人件費が18〜30％削減される可能性があることを示唆しました。

AIが成熟するにつれ、テクノロジーは複数の状況をより正確に処理できるようになります。これは、AIが大規模に展開される可能性が高くなり、人間の介入が減少することを意味します。したがって、ソリューションがもたらすプラスの影響を拡大する可能性があります。

IDCは、インターネットに接続されるデバイスの数が2016年の110億から2025年の800億に急増し、それに対応してデータ生成が2013年の4.4ゼタバイトから2020年の44ゼタバイト、2025年の180ゼタバイトに急増すると予測しています。

この大量のデータは、あらゆるタイプの企業に、以下に概説する重要な課題を提示します。AIが高性能で機敏なソリューションを実現するためにますます役立つようになる課題です。

IoTデータから意味のある洞察を管理、分析、作成する方法

高速で正確な分析を確実にする方法

・一元化されたインテリジェンスとローカライズされたインテリジェンスのニーズのバランスをとる（センサーはどの程度スマートである必要がありますか？）
・パーソナライズとデータのプライバシーおよび機密性の圧力とのバランス
・サイバー攻撃の脅威の増大に直面した場合のセキュリティの維持

したがって、デバイスのセンサーはデータを配信しますが、データは実用的な場合にのみ価値の創造をサポートできます。 IoTにはAIが必要であり、その逆も同様です。 IoTがデータを提供する場合、AIはリアルタイムの応答を解き放ち、スマートアクションを推進するためのコンテキストと創造性の両方を提供する可能性があります。

PWCによる最近のレポートでは、AI（およびデフォルトではIoT）の進化は、支援インテリジェンスから拡張インテリジェンス、自律インテリジェンスまでの連続体に沿って行われることが示唆されています。

最も基本的なレベルでは、AIは、リスクのあるイベントを予測して軽減するための予測力を可能にします。これにより、組織はリアルタイムデータを使用して、機械や設備が故障する可能性がある時期を判断できます。そのため、予防的な介入により、障害とそれに関連するコストを防止するための措置を講じることができます。

2番目のレベルは処方の力です。インテリジェントセンサーにアクションを駆動するロジックを装備することは、停止や災害を回避できることを意味します。
たとえば、鉄道の線路センサーは線路の故障を警告したり、自動運転車は車が車線の中心から離れるときに進路を修正したりできます。

さらに高度なレベルでは、IoTを備えたAIは、適応型または自律型の応答を提供できます。これは、ソリューションに継続的なデータフィードを組み込むことができることを意味します。 システムは、人間の介入なしに最適なアクションを実行することを学習します。たとえばヘルスケアでは、血糖センサーは患者のニーズの変化に応じてインスリン送達レベルを変更でき、機械学習を使用して患者の進行中のデータ刺激に直接応答して投与量を調整および変更します。

毎日、毎週、毎月急速に進歩しているにもかかわらず、IoTとAIはどちらも比較的初期のテクノロジーと見なすことができます。スマートマシンは現在、反復的なタスクから従来のアプリケーションを処理できるようになっています。


絶えず変化するタスクで、しかしまだ広大な開発の範囲があります。

AIとIoTが最終的に組織内の運用レベルで適応応答を強化できるように、同じ強力な組み合わせには、組織からのより適応的な戦略的応答が必要です。

IoTがAIと連携して機能する新しいテクノロジーアプリケーションが出現するにつれて、結果として生じるイノベーションは、IoTが新しい市場と機会を生み出し、従来のビジネスモデルを混乱させ、競争環境を劇的に変える方法を証明しています。
このように、収益や安全性、回復力、顧客体験にプラスの影響を与える機会を最大限に活用しようとしている企業は、この強力な革新的なテクノロジーの組み合わせを急速に取り入れています。

Breed Replyは、初期段階のIoT企業への投資家として、アイデアを市場に投入するためのサポートを求めているイノベーターや起業家からの意見を常に聞きたいと考えています。


IoTによって生成された膨大な量のデータは、この情報を処理して反応することができるAIと連携することで、さまざまな可能性を開きます。さらに、人間の介入の必要性を排除することで、これまで考えられなかったレベルの自動化が実現します。クラウドベースのAIの推論速度は、現在約1.5秒です。

このような処理速度により、予知保全は自動化された後付けになります。わずかな材料の劣化に対する瞬時の応答により、機器の故障によるコストのかかるダウンタイムをほとんどなくすことができます。同時に、これらのイベントを検知してそれに応じて応答できるAIは、常に最高の運用効率を確保できます。
この自律性は、他の分野の中でもとりわけロボット工学の未来を動かすのに役立っており、現在、採掘作業から天然ガスパイプラインまですべてに使用されています。

これらの進歩は、従来の技術分野にも限定されていません。
最近、科学者の国際チームがAIとIoTの力を利用して、心血管疾患と糖尿病の効果的な診断のための新しいモデルを開発しました。他の場所では、ET City Brainは、中国の杭州にある交通カメラから取得した情報を利用して、交通信号を適応させて混雑に対処し、救急車が病院に早く到着できるようにしています。

もちろん、GPSやカメラ、ソナーなどからの情報を活用して世界で最も混雑する道路の一部でライダーを安全かつ自律的に輸送するテスラのオートパイロットプログラムほど広く公表されているAI/IoTコラボレーションはほとんどありません。

これがすべてであるのと同じくらい印象的ですが、AIはますます速くなっています。
中央サーバーではなくエンドポイントデバイスで実行されるすべての計算を確認するエッジコンピューティングを活用すると、刺激までの推論時間が10〜15ミリ秒に短縮されます。このプロセスはIntelligent Edgeと呼ばれ、ごくわずかな不便も予測してそれに応じて調整できるようにすることで、運用パフォーマンスをリアルタイムで最適化しようとします。

AIとIoTは、ブロックチェーンテクノロジーにおける別の著名なデータサイエンスともうまく機能する可能性があります。 IoTはデータ測定を可能にし、ブロックチェーンは物事を透過的に保ち情報を監査し、AIはそのデータを使用して機能を自動化および改善するという考え方です。
この組み合わせは、このプロセスが新世代の自動運転車を生み出す可能性があると信じているドイツの自動車メーカー、ポルシェによってすでにテストされています。


Internet of Intelligent Thingsには、デバイスを行き来する大量のデータを分解する力があります。これについての最もよい部分は、プロセス全体が機械とソフトウェアによって駆動されるため、人間の介入なしに実行できることです。これにより、エラーが発生せず、精度が向上します。

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Radio waves are a type of electromagnetic signal that carries information over long distances in the air. These waves are often referred to as radio frequency signals. These signals oscillate at very high frequencies, so the waves are comparable to ocean waves.
Radio waves travel in the air. We have been using this wave for many years. These radio waves carry songs and videos on FM radio. Its effectiveness in providing information varies over time.

In 1867, the Scottish mathematician physicist James Clark Maxwell introduced the concept of radio waves through mathematical theory. His mathematical theory is now known as Maxwell’s equation. Maxwell predicted through his theory that a pair of electromagnetic and magnetic fields could travel through space in the form of electromagnetic waves. Maxwell further claims that light is a type of electromagnetic wave whose wavelength is very short. In 1887, the German physicist Heinrich Hertz proved Maxwell’s theory through experiments. For proof, he generates radio waves in the laboratory and shows that radio waves show the same nature as light. Religions are static waves, refraction, scattering and polarization. Between 1894 and 1895, the Italian inventor Guglielmo Marconi invented the first usable radio transmitter and receiver. For this he was awarded the Nobel Prize in Physics in 1909. Commercial radio communication began in the 1900’s. The modern name “radio wave” was introduced in 1912 to replace the former name “Hartzian wave”.

Radio waves are a type of electromagnetic radiation. It is the largest wavelength electromagnetic radiation with a range of 1m to 10,000km. These waves cannot be seen with the naked eye. The frequency of radio waves is lower than visible light – from 3 kHz to 300 GHz. 300 GHz radio wavelength 1 mm (smaller than a grain of rice); 30 Hz radio waves have a wavelength of 10,000 kilometers (which is longer than the radius of the earth). Large wavelengths have very little power and can travel unimaginable distances. Like all other electromagnetic radiation, radio waves travel at the speed of light in space, but at slightly lower speeds around the Earth’s atmosphere. Wireless waves are naturally generated, usually from lightning or cosmic objects, and are also found as part of blackbody radiation. Radio waves are artificially generated by transmitters and are received by radio receivers with the help of antennas. Artificially generated radio waves are used for numerous purposes including mobile telecommunications, wireless communication, broadcasting, radar and other navigation systems, communications with artificial satellites, and wireless computer networks. The properties of radio waves of different frequencies are different. Large wavelength radio waves can be scattered due to mountain-like obstructions and follow the Earth’s boundary (ground wave). Short or small waves can be reflected by the ionosphere and very short length radio waves can take very short turns so they can only travel along the line of sight.

The creation and use of artificial radio waves by the International Telecommunication Union is strictly regulated by law to prevent interference between different users. It is divided into bands and allocated to different users.

Wireless waves can be created by accelerated charged particles. Natural sources of radio waves include the sun, galaxies and nebulae. Warm objects emit high frequency radio waves (microwaves) as part of their blackbody radiation.

Wireless waves are artificially generated by a periodic electric current, a specially shaped metal conductor known as an antenna, used in this work. Received by another antenna attached to the receiver. When the wire waves hit the receiving antenna, they push the metal electrons back and forth to create tiny oscillating currents which are detected by the receiver.