ウーバーの自動運転車が死亡事故起こす

アメリカで自動運転の試験走行をしていた、ウーバーテクノロジーの自動運転者が、女性をはね死亡事故を起こしたとの記事が出ていました。この車にドライバーは乗っていたようですが、操縦していたのは人ではないようです。

はねられた女性は横断歩道ではないところを歩いていたそうです。

アメリカの道路交通安全局が本格的に調査するようですが、こういう場合ハンドルを握っていなかった人の責任はどうなるのか、ＡＩを作った会社、ウーバーはどうなるのか。

日本のメーカが恐れているのはまさにこういう状況で、自動運転車には保険をかけることになるのでしょうが、そういう車を売った側が車体価格に込みで販売することになるのでしょう。買う人が高額な保険を払うとは思えない。

アメリカ、欧州も事故によるダメージはあるのでしょうが、日本ほどではないような気がします。

ここの事故での賠償事はあるにしても、そうしたことを経て改良し続けてゆきレベルが上がってゆくし、彼らはどこか、そういうものだと思っているところがある。機能安全なんかがまさにそういう考え方。

欧米人は、リスクを低減することが大切だが、リスク自体がゼロにはならない　と思っています。だから機能安全という発想になるのですが、日本ではそうは行かず、そんなものを売っているなんてけしからん　ということになる。

自動運転は日本は後発になり、リスクはゼロにならないと思っている欧米が先行することになるかもしれない。

ディープラーニングの学習率

Chainer を使ったディープラーニング。Win10 のPCではあまりにも処理に時間がかかりすぎるので、Mac Book Air で同じ処理をやらせていますが、倍以上は早くなっています。

興味深いのが、学習率。

学習を開始して最初は大きめに設定し、学習が進むにつれ学習率を小さめにするのがいいと言われていますが、本当にそうでした。

この場合、30エポックで学習率を十分の１にしているのですが、誤差や精度がある値に収束した後に、学習率を小さくすると、ガクっと精度が向上している。

先日、スマートIoT推進フォーラムのセッションを拝聴しました。この中で、ものを作っている工場や生産現場でIoTつまり、センサデータをワイヤレスで収集してデジタル化を図る際の課題についてのパネルディスカッションがありました。

実際の工場では、無線は使われていない、昭和の時代の機械もたくさんある　ということで、世間で言われているような「これからは何でもIoT」というようなわけにはいかない事情が伺えました。

金属を削ったり、成形したりする機械装置には数十〜数百ものセンサーがついていて、そのほとんどは有線つまり、信号線を引っ張り回しています。これらが無線になったら、ワイヤーをたくさんはいまわす必要はなくなるので、省スペース、レイアウト変更などの面では有利かもしれない。

一方、無線通信がちょっとでも途切れたら、非常停止ボタンの動作が遅れてしまうかもしれず、作業者のケガや不良品の製造などに繋がる危険性がある　ということでした。

また、別のかたは、皆が皆IoTだ　と言っていて、同じような機能を果たす、似たり寄ったりの装置・機器が大量に出回っている。これらは、それぞれ独自仕様なので、相互接続できないので、工場全体を統合管理できない　という指摘もしていた。

ドイツは日本と似ている面もありますが、メーカ、パーツサプライヤーが日本のように多くないので、標準化しやすく、足並みを揃えやすいという事情もあって、Industory4.0 もリアリティを増してきている　と感じます。