寒さ厳しき折り、いかがお過ごしでいらっしゃいますか。
この時期は自宅の暖房器具をフル稼働させるのですが、
契約電力が小さいので少し油断をするとブレーカーが落ちてしまいます。
そのため、サーバーやゲーム機など、使用中に突然電源が停止して困るもののために、UPSを設置しております。
家庭用のため、できるだけ安いもので賄っているのですが、バッテリーの寿命が短く、さらに通知機能が弱く、
気付いた(ブレーカーが落ちた)時にはバッテリーが死んでしまっていました。
仕事では、お客様へのUPSをご提案する際に要点を押さえて構成するのですが、私用では安さばかり考えてしまっておりました。
今回UPSを更新するにあたり、自宅用でもしっかり構成しようと思いましたので、UPSを選定するポイントをご紹介したいと思います。
長くなってしまいますが、ご興味のある方は最後までお付き合いください。
[A] 必要な出力
・UPSから給電する機器の有効定格容量(W)の合計および皮相電力定格(VA)の合計を計算します。
UPSでは最大有効電力と最大皮相電力の両方が決められており、接続する機器の使用する電力の合計はどちらも下回らなければいけません。
一般的な小型UPSでは有効電力は皮相電力の約60%となります。
例えば、UPSの皮相電力が1000VAの場合有効電力は600Wとなり、接続する機器はこの電力範囲内にする必要があります。
[B] 必要なバッテリー運用時間
・停電発生時にバッテリー運転で稼働させる時間を決めます。
方式の違い
1) 常時インバーター方式
交流入力を直流に変換しバッテリ充電しながらインバータによって交流に再変換し電力を供給します。
常に変換を行うため電力ロスが発生しますが、停電時にも瞬断を発生させずにバッテリー運転に切り替えることができます。
価格は高めです。
2) オフライン方式
通常時は交流入力をそのまま出力し、停電時にバッテリーからインバーターによって交流に変換し電力を供給します。
通常時はそのまま出力するため電力のロスはほぼないのですが、停電時の切り替えに瞬断(2~10ミリ秒の停電)が発生します。
価格は低めです。
3) ラインインタラクティブ方式
サージ抑制器、ノイズフィルター、インバーターを介して電力を供給し、停電や一定以上の変動に対してはインバータ給電に切り替えて電力を供給します。
入力電力の変動が少ない環境では通常時はそのまま出力するため電力のロスはほぼないのですが、停電時の切り替えに瞬断(2~10ミリ秒の停電)が発生します。
入力電力の変動が大きな環境ではバッテリーを激しく消耗します。
価格は比較的低めです。
[D] 出力波形の違い
1) 正弦波
商用電源と同一な高品質な波形で電力を供給することができます。
2) 矩形波
正弦波のような滑らかな波形でないため、使用できない機器もあり、不安定になったり、ノイズが発生する場合もあります。
[E] バッテリーの種類
1) 鉛蓄電池
一般的なUPSで採用されているバッテリーです。
比較的安価で、重量は重めです。
2) リチウムイオンバッテリー
未だ種類は多くありませんが一般向けにも少しづつ増えてきています。
比較的高価で、重量はとても軽いです。
[E] 運用の簡便さ
・バッテリーの寿命
とても安価なUPSではバッテリーが約1年くらいしか持たないものもあります。
4~5年くらい持つものは少し高くなりますが、合計で比較すると、毎年交換するよりも実は安くなったりします。
・ネットワークインターフェイスが使用可能か
シリアル接続やUSB接続だけの場合は、接続しているサーバーがダウンしていると通知できないため、NICを装備して、独自で通知できると便利です。
ついでにSNMPも使えれば、対応機器も少し増えます。
・制御ソフトが付属するか
メーカーや製品にもよりますが、標準で使用できる方がコストは抑えられます。
但し、標準付属でもOSが限定されたり、用途が限定される場合もあるので事前の確認が必要です。
・バッテリーのホットスワップが可能か
ホットスワップとは、電力を機器に供給したまま交換することです。
重要なサーバー機器の場合は万が一を考慮して機器を停止してバッテリー交換を行いますが、冗長電源構成や、さほど重要ではない機器の場合はホットスワップバッテリーの方が運用は楽になります。
※バッテリー交換中に停電が発生すると、接続している機器は電力供給が停止します。
以上のポイントを踏まえて、皆様のご自宅でも、UPSを選定する際のご参考にしていただければ幸いです。
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先日「スタークラフト２」というゲームでAIが人間のトッププレイヤーに10勝1敗で勝利したというニュースがありました。
開発したのは囲碁のAlphaGoで知られるディープマインド社です。
「スタークラフト２」というゲームはリアルタイムストラテジーゲームで、最適戦略が一意に決まらないことや不完全情報ゲームであることから囲碁の次の目標としてディープマインド社が取り組んでいました。
以前から私はこの話題に関心があり、これによって意図を推測するような機能が出てこないか期待していました。
しかし発表された内容によるとアルゴリズムは従来のAlphaGoと似たものでした。
学習には人間のプレイ時間に換算して最大200年かけたとのことです。
実際の学習時間は14日で、人間のトッププレーヤーのレベルに達するには3日から5日かかるそうです。
プレイ時間を基準にすると人間の方が学習速度が速いようなのでAIの学習には改善の余地がありそうです。
文脈を理解したり常識から推論したりする能力が低いことが欠点です。
AIに常識を持たせるのは簡単ではありません。
常識の中には辞書に載っていないことが多数あります。例えば「持ち上げたコーヒーカップから手を離すとコーヒーがこぼれる」だとか「オリンピックに出場する人はスポーツ選手だ」といった情報は、言われてみればその通りですが言われなければ意識しないようなことです。
こういった無数の情報をAIに教えるのは困難であり「知識獲得のボトルネック」と言われています。
しかし情報を知らなかったとしても、言われた後で瞬時に推論できるのなら不都合はありません。状況判断の技術や、様々な状況や体験から推論のための材料を集める技術が重要になるのだと思います。
我々は普段、少ないデータから色々と推論しています。
「常識とは偏見のコレクションである」という言葉があります。これは常識に囚われることへの批判なのだとは思いますが逆に考えると、断片的な情報からでも何らかの有用な傾向を見出そうとする驚異的な能力が人間にはあるということでもあります。
AIは「幻滅期」に入ったという話もありますが、技術は進み続けています。
アメリカではDARPAが文脈推論や常識推論などの次世代AI研究に20億ドルもの投資をするそうです。
今後の技術の発展に期待したいです。
とはいえ1980年代にも「あと30年でAIは人間を超える」と言われていたそうで、
30年経っても「あと30年で」と言い続けているのかもしれません。
HM
１月といえば受験シーズン！
ということで今回の話題ですが、「勉強動画」についてです。
数年前から流行っているようですが、私は最近知りました。
「勉強している様子をただ映しているだけ」のものが、どうして人気があるのか不思議でしたが、実際に見てみて理解できました。
なんとなく図書館で勉強(?)していた頃を思い出します。
この動画について、「ネット依存」だとか「それがないと集中できないのか」とか、否定的な意見もあるようですが、
個人の感想としては、「あり」です。
私の場合、ノートに書く音が結構好きなので、他の音があまり気にならず集中し易かったです。
いろいろな考え方や感じ方があると思いますので、逆効果だという方も多くいらっしゃると思いますが、
勉強動画に限らず、自分が集中できる術を1つでも多く知っているということが重要なのかな、と思いました。
良ければお試しください。
https://www.youtube.com/results?search_query=%E5%8B%89%E5%BC%B7%E5%8B%95%E7%94%BB
昔もあればなぁ
私は趣味で音楽制作をやっており、友人とレコーディングごっこをして遊んでいます。
現代ではアマチュアでも、パソコンとそこそこの機材があれば、割と気軽に録音からCD化、ストリーミング配信まで出来てしまいます。
ただ、録音した様々な楽器の音を同時に再生するのは簡単ですが、人に聞かせられる品質にするのが難しいものです。
そんな音楽制作の世界でも、昨今ではAIを売りにし、実際にシェアを獲得している音楽制作ソフトウェアが現れています。
iZotope社の自動マスタリングソフト Ozone8が有名ですね。
https://www.izotope.com/en/products/master-and-deliver/ozone.html
本来であれば人間が複数のスピーカーやヘッドフォンで実際に耳で聞き「音に迫力が足りない」とか、「もう少し落ち着いたサウンドに」とかを考え、楽曲の音質調整（ミックス・マスタリング）を行います。
素人には正解のないような大変な作業なのですが、このOzone8は元の音を解析してある程度（時として文句のないくらいに）自動調整してくれるのです。
また、他の既存の音源を読み込ませ、それに似せた音質を再現する機能もあります。
「趣味なのにAIで自動化して楽しいのか・・・？」と自問自答してしまいますが、「面倒は作業はAIに任せ、よりクリエイティブな作業に時間をかけましょう」というのがメーカーのコンセプトのようです。
音質調整だけでなく、音楽そのものもAIが作るツールも出てきているようですね。
趣味は苦労も楽しめますが、つらい仕事はできるだけ自動化したいものです・・・。
すべてはバランスが命
あけましておめでとうございます。
こうして平成最後の年明けを無事に迎えられますことを、大変うれしく感じております。
今年も粘り強く進んで参りますので、なにとぞよろしくお願いいたします。
さて、こんな話を聞いたことはあるでしょうか。
- アメリカのスーパーマーケットでは、ビールと紙おむつを一緒に買っていくお客様が多い
- 風が吹けば桶屋が儲かる
- ブラジルでの蝶の羽ばたきは、テキサスでトルネードを引き起こすか
１は商品の併売効果の分析、２はことわざ、３は学術講演に由来するエピソードですが、それぞれ「『ビール』と『紙おむつ』」、「『風』と『桶屋』」、「『蝶の羽ばたき』と『トルネード』」という、一見無関係に見える２つの事柄の意外な関係性について言及したものです。
１の例では、「幼い子供のいる家庭では、母親が父親に対して紙おむつの購入を頼み、父親はそれを買うついでにビールを購入する（ことが多い）」という消費者の行動が裏にあります。
※２と３に関しては、思考実験的な例なので、実際にこれら２つの事柄に関係があるというものではありません。また１に関しても、「スーパーマーケット」が「ドラッグストア」になったり、「木曜」「週末」のような曜日指定がついて伝わるなど、半ば都市伝説と化している感があります。
「ビールと紙おむつがよくいっしょに売れる！」というようなことは、なかなか思いつくことではありませんので、この関係性を見つけた人は、きっと大量の売上伝票データを何らかの手法で分析して、これに気づいたのでしょう。
データマイニングとは、蓄積したデータを統計学的手法で分析することで、２つ以上の事柄の間にある隠れた関係性を見つけ出す手法のことです。
IBM SPSS Modelerという製品は、このデータマイニングに加えて、データマイニング処理によって見つけ出した関係性を元に、行動結果の予測モデルを構築し、企業活動の意思決定のための知見を得ることができるソフトウェアです。
先ほどの例でいえば、「ビールと紙おむつが一緒に売れる」という予測モデルをもとに各店舗の売上を予測し、「この店舗だけ予測よりも紙おむつの売上が少ない」⇒「売り場の動線に問題がある」⇒「売り場の場所替えを行う」など、分析結果によって得られた知見を、次に取るべきアクションの決定に役立てるといった使い方ができます。
大切な資産であるデータを活用して、次に打つべき手を決められればとても良いと思います。
IBM SPSS Modelerに関しましても、ご興味ありましたら是非ご相談ください。
ジョン＝タイター
