人工知能（ＡＩ）のフィールドは空にこそあるでつ。
世界の有力企業やベンチャーが空飛ぶタクシーなどの開発を始めたでつ。
大都市の交通渋滞を和らげ、航空機のパイロット不足を解消するでつ。
見上げればアルゴリズムの飛び交う時代が到来しようとしているでつ。
バハナはＡＩによって自律飛行する。電動で、プロペラは８つ。
技術的には５～７年間で実現できるでつ。。
エアバスの狙いは新しい都市交通網の構築。
とくに人口1000万人を超えるメガシティの交通渋滞を解決したいでつ。
ブラジルのサンパウロなどですでに問題になっているとして、空飛ぶタクシーが実現できれば、新しい交通手段としてグローバルにニーズが
高まるでつ。
市の端から端までとか、空港から中心部までというような中距離のタクシーになるでつ。
オレゴンでの実験は６カ月間。
センサーメーカーと協力でつなぁ～
バハナの試作機にカメラやレーザーセンサーを取り付けてＡＩのアルゴリズムでデータを分析。
バハナのような乗り物の実現には様々な課題があり、特に安全性の確保は今まで以上に重要なものになるでつ。
空飛ぶタクシーの乗客が操縦かんを握らなくても済むためには、機械学習などＡＩが、目の前で起こる事象に対応できるように
大量のデータを学んでいくことが欠かせないでつ。
ＡＩの詳細に言及しなかったでつが、膨大な学習が必要なのは地上の自動運転と同じ。
ただ、空の分野に特有の高度、気圧、地形、風速・風向をとらえ、鳥を認識するデータなどを学ぶことも必要。
将来の航空管制にもＡＩが必要。
例えば、どの機体がどこをどんなスピードで飛んでいるでつか、といったデータを統合する役割を担うでつ。
空の交通網を守るＡＩネットワークも築かれなければならないでつ。
世界に４０のプロジェクトあるでつ。
エアバスによると、世界にはバハナのような「空飛ぶタクシー」「空飛ぶ車」「個人ドローン」といった研究開発プロジェクトがおよそ40あるでつ。
米ジョビー・アビエーション、ドイツのｅ―ｖｏｌｏ、中国のイーハンなどベンチャーが目立っているでつ。
ライドシェア（相乗り）大手の米ウーバーテクノロジーズも今年４月に、ブラジル旅客機メーカーのエンブラエルなどと組んで開発することを発表。
３年以内の試験飛行というスケジュール。
エアバスのプロジェクトも、バハナで終わりではないでつ。
今月３日、４人乗りの空飛ぶタクシー「シティエアバス」の最初の試験飛行を18年末に行うと発表。
各地で進むプロジェクトの技術レベルは様々で、決まったルートでしか飛べない場合もあれば、バハナのように障害物の回避を目指している場合もあるでつ。
ただ、多くは人を介さずに運航できる機能を目指してＡＩが搭載される見込み。
滑走路が要らない垂直離着陸の機能「ＶＴＯＬ（バーティカル・テイク・オフ・ランディング）」の技術を競う側面があるでつ。
日本の有志団体、カーティベーターの中村翼代表はエアバスの動きに注目している。空飛ぶ車「スカイドライブ」の開発を目指しているからでつ。
垂直に離着陸し、毎時100キロメートルで10キロメートル飛べる１人乗りタイプを目標にしているでつ。
タイヤは前輪が２つ、後輪が１つ。電動などの点はエアバスと似ているでつ。
長く稼働させるため軽量化が必要で、炭素繊維強化プラスチックや樹脂をつかうでつ。
軽自動車より小さな設計で、世界最小の垂直離着陸機を目指しているでつ。
2017年９月に愛知県豊田市で開いたガレージが研究開発拠点。
当面目指すのは20年の東京五輪・パラリンピックの演出に組み込んでもらうことで、18年には成果を出そうとしているでつ。
カーティベーターとして実際にできたことは、１人乗りの機体「フライング・チェア」をある程度浮かせるところまで。
スカイドライブとは別の開発プロジェクトではあるが、制御などのノウハウが生きる機体。
スカイドライブの実験のため突き詰めるべきなのはまず安定して浮かせ、進める技術。まだＡＩは要らないでつ。
だけど、すぐにでもＡＩに詳しい技術者に参加してほしいとのこと。
猛スピードで進み始めた新しい交通手段を巡る開発競争に乗り遅れるわけにいかないから。
操縦かんをつけるとしても「いずれＡＩがフル稼働する」でつ。
米国を中心に競合プロジェクトが最近増えている理由について「センサーが安くなったり制御技術が上がったりしている。陸の自動運転の技術を応用できることもある」とみるでつ。
電動の距離を伸ばすほかに騒音を抑えるといった技術的課題がありそう。
安全規制の議論も欠かせないが、参入が増える公算が大きいでつ。
ガレージからの出発でつなぁ～
仕事とは別に何かをやりたいエネルギーを持った人間が集まり、団体を発足させたでつ。
最初から空飛ぶ車をやると決めていたわけではなく、皆でテーマを話し合ったでつ。
13年春ごろ、鳥人間コンテストへの出場経験があるメンバーが「空飛ぶ車はどうだろう」と…
「じゃあ、空飛ぶバイクはどうだ」と…
映画「バック・トゥ・ザ・フューチャー」を見た体験を共有していたうえ、団体を発足させた頃すでにドローンが話題になっていたでつ。
車を飛ばすという発想に、他のメンバーがあり得ないと考えたわけではなかったでつ。
15年、１人乗りの実物大の設計に着手。
まずは垂直に安定して浮上できる機体を目指していったでつ。
現在、コンピューターのモデルで開発を進め、性能をシミュレーションしているでつ。
そうした技術チームのメンバーは約50人。
さらに事業企画チームの約30人と力を合わせ、本業を持ちながら、平日の夜や休日に手弁当でプロジェクトを進めているでつ。
だけど、有志で進めることは簡単ではないでつ。
例えば、航空当局に飛行を認めてもらう調整は航空分野に詳しいメンバーが当たっているでつが、平日にしかできないでつ。
問題はメンバーがいかに時間を割けるか。
所属企業に対し、給料はそのままで、出向扱いで空飛ぶ車の開発に取り組めないかと交渉しているでつ。
資金は十分とは言えないなかでも有志がこれだけ集まったでつ。
当面100人程度で活動していくでつ。
米アップルや米グーグルも最初は小さなガレージから始まり、世界を変えたでつ。
大企業であれベンチャーであれ、空の世界でＡＩを使いこなすまでには時間を要するでつ。
そこは、テクノロジーを知り、野心を持つ技術者たちは新しい産業の姿を思い描き、一歩を踏み出しているでつ。
2009年１月15日、米ニューヨーク市で起きたＵＳエアウェイズ1549便の不時着水では、乗客乗員の全155人が無事に帰還し、ハドソン川の奇跡と言われたでつ。
両エンジンが鳥を吸い込んで停止するというまれな事態に見舞われたでつが、40年を超す経験を持っていたチェスリー・サレンバーガー機長の冷静な判断がこれを救ったでつ。
人工知能（ＡＩ）によってハドソン川の奇跡のような操縦が可能になる日が、やがて来るかもしれない――。
航空機メーカー世界大手の米ボーイングで民間航空機部門は、パリで開かれた国際航空ショーで、自律飛行の技術開発を進めていると説明。
現在の航空機と同じような安全性、統合性のレベルを保っていくために研究するでつ。
まず年内にゲートと滑走路を行き来する地上走行の自動化シミュレーションを開始。
18年からは貨物用の777型機の実機で試験。
今以上に自動操縦できることを増やすために機械学習の活用方法を探ると説明。
パイロットが担っている離陸や、予定外の出来事への対処といったことを可能にすることが挑戦の内容になるでつ。
ボーイングは防衛や宇宙の分野で自動化技術を培ってきたでつ。
民間航空機でも推力管理などフライトに使われているが、自動化の範囲を広げるでつ。
ボーイングは今月19日に米カーネギーメロン大学発で自律飛行システム開発のベンチャー、米ニアアースオートノミーへの投資を発表。
発表の際、「自律飛行の成長市場の鍵になる技術の開発を加速させる」とコメントしてて、都市交通分野などで協力していくでつ。
欧州エアバスやカーティベーターとはＡＩを活用する理由が違い、ボーイングは世界のパイロット不足への解決策の一つと考えているでつ。
グローバルの人口増加と移動の拡大に伴い、30年に必要なパイロット数は10年の２倍にあたる約100万人との数字があるでつ。
ＡＩはビジネスを自動化する力が強いため、人間の仕事を奪うと警戒する議論があるでつ。
コックピットからパイロットを排除しようとしているわけではないでつ。
ボーイングは自律飛行実現の道は長いと考えているでつ。
ただパイロット不足は世界共通の問題。
いわばＡＩ操縦士の研究開発は加速する見通し。
グーグル本社を警備でつなぁ～
カメラに映る映像を人間が遠くで観察するあいだ、障害物にぶつからないよう自ら避けて飛び続けるでつ。
着陸するときは、ぐるりと周囲を見渡して離陸地点を見つけ、戻っていくでつ。
このドローンの機体は一般品だが、頭脳に特徴があるでつ。
米ベンチャー、ケープ・プロダクションズ（カリフォルニア州）の機械学習が使われているでつ。
ドローンを１万回飛ばし、気候条件や障害物の画像のデータを覚えたでつ。
クラウドに大量にため込んでおり、自律飛行に生かしているでつ。
米グーグルからは、米国本社とデータセンターの警備を受注する見込み。
カリフォルニア州のグーグル本社は敷地面積が４万７千平方メートルで、２万人近くが働いており、自動車で回りながら警備しているでつ。
データセンターも巨大な規模で、警戒コストは膨大。
ドローン本体を含めたシステム利用料が１回５千ドル程度のヘリコプターより安く、勝負できるでつ。
警察署の警備を請け負う大型プロジェクトがあり、カリフォルニア州ではサンディエゴ警察向けの実証実験を準備しているでつ。
グーグルのＡＩ特化ファンドなどから計1600万ドル（19億円）の出資を受けたでつ。
ドローンの遠隔操作システムは他にも開発されているが、ＡＩで自律飛行できる仕組みは珍しいでつ。
ケープには三井物産も17年６月、200万ドルを出資。
世界中に持つ石油やガスなど資源の監視に使えるでつ。
石油精製施設や発電所を点検するには１～２日間、稼働を止めなければならないでつ。
点検に伴う危険から作業員を守るため。
だけど、施設を止めるとコストがかかるでつ。
ドローンなら稼働を止める必要がなく、大規模な施設の場合、百万ドル単位の収益改善効果が生まれるでつ。
地震など災害時の救助活動に役立つでつ。
ケープの技術があれば現場でドローンを飛ばすオペレーターが不要で、遠隔からリアルタイムで状況を確認できるでつ。
ドローンは、建物などに衝突する恐れがあるため他の種類の機体が容易に入り込めない高さ200メートル以下を飛ぶ。
人類がこれまで活用し切れていなかった空間を新しいビジネスの場として切り開くのはＡＩ。
ドローンの20年の世界市場規模は、軍事用も含めて15年の２倍近い２兆3000億円になるとの試算があるでつ。
需要が増えるにつれてオペレーター不足が課題となりそうで、その分、ＡＩの舞台は広がるでつ。
人工知能の発達とセンサー、アーキテクチャーの進歩がシンクロしないといけないでつなぁ～
世界の有力企業やベンチャーが空飛ぶタクシーなどの開発を始めたでつ。
大都市の交通渋滞を和らげ、航空機のパイロット不足を解消するでつ。
見上げればアルゴリズムの飛び交う時代が到来しようとしているでつ。
バハナはＡＩによって自律飛行する。電動で、プロペラは８つ。
技術的には５～７年間で実現できるでつ。。
エアバスの狙いは新しい都市交通網の構築。
とくに人口1000万人を超えるメガシティの交通渋滞を解決したいでつ。
ブラジルのサンパウロなどですでに問題になっているとして、空飛ぶタクシーが実現できれば、新しい交通手段としてグローバルにニーズが
高まるでつ。
市の端から端までとか、空港から中心部までというような中距離のタクシーになるでつ。
オレゴンでの実験は６カ月間。
センサーメーカーと協力でつなぁ～
バハナの試作機にカメラやレーザーセンサーを取り付けてＡＩのアルゴリズムでデータを分析。
バハナのような乗り物の実現には様々な課題があり、特に安全性の確保は今まで以上に重要なものになるでつ。
空飛ぶタクシーの乗客が操縦かんを握らなくても済むためには、機械学習などＡＩが、目の前で起こる事象に対応できるように
大量のデータを学んでいくことが欠かせないでつ。
ＡＩの詳細に言及しなかったでつが、膨大な学習が必要なのは地上の自動運転と同じ。
ただ、空の分野に特有の高度、気圧、地形、風速・風向をとらえ、鳥を認識するデータなどを学ぶことも必要。
将来の航空管制にもＡＩが必要。
例えば、どの機体がどこをどんなスピードで飛んでいるでつか、といったデータを統合する役割を担うでつ。
空の交通網を守るＡＩネットワークも築かれなければならないでつ。
世界に４０のプロジェクトあるでつ。
エアバスによると、世界にはバハナのような「空飛ぶタクシー」「空飛ぶ車」「個人ドローン」といった研究開発プロジェクトがおよそ40あるでつ。
米ジョビー・アビエーション、ドイツのｅ―ｖｏｌｏ、中国のイーハンなどベンチャーが目立っているでつ。
ライドシェア（相乗り）大手の米ウーバーテクノロジーズも今年４月に、ブラジル旅客機メーカーのエンブラエルなどと組んで開発することを発表。
３年以内の試験飛行というスケジュール。
エアバスのプロジェクトも、バハナで終わりではないでつ。
今月３日、４人乗りの空飛ぶタクシー「シティエアバス」の最初の試験飛行を18年末に行うと発表。
各地で進むプロジェクトの技術レベルは様々で、決まったルートでしか飛べない場合もあれば、バハナのように障害物の回避を目指している場合もあるでつ。
ただ、多くは人を介さずに運航できる機能を目指してＡＩが搭載される見込み。
滑走路が要らない垂直離着陸の機能「ＶＴＯＬ（バーティカル・テイク・オフ・ランディング）」の技術を競う側面があるでつ。
日本の有志団体、カーティベーターの中村翼代表はエアバスの動きに注目している。空飛ぶ車「スカイドライブ」の開発を目指しているからでつ。
垂直に離着陸し、毎時100キロメートルで10キロメートル飛べる１人乗りタイプを目標にしているでつ。
タイヤは前輪が２つ、後輪が１つ。電動などの点はエアバスと似ているでつ。
長く稼働させるため軽量化が必要で、炭素繊維強化プラスチックや樹脂をつかうでつ。
軽自動車より小さな設計で、世界最小の垂直離着陸機を目指しているでつ。
2017年９月に愛知県豊田市で開いたガレージが研究開発拠点。
当面目指すのは20年の東京五輪・パラリンピックの演出に組み込んでもらうことで、18年には成果を出そうとしているでつ。
カーティベーターとして実際にできたことは、１人乗りの機体「フライング・チェア」をある程度浮かせるところまで。
スカイドライブとは別の開発プロジェクトではあるが、制御などのノウハウが生きる機体。
スカイドライブの実験のため突き詰めるべきなのはまず安定して浮かせ、進める技術。まだＡＩは要らないでつ。
だけど、すぐにでもＡＩに詳しい技術者に参加してほしいとのこと。
猛スピードで進み始めた新しい交通手段を巡る開発競争に乗り遅れるわけにいかないから。
操縦かんをつけるとしても「いずれＡＩがフル稼働する」でつ。
米国を中心に競合プロジェクトが最近増えている理由について「センサーが安くなったり制御技術が上がったりしている。陸の自動運転の技術を応用できることもある」とみるでつ。
電動の距離を伸ばすほかに騒音を抑えるといった技術的課題がありそう。
安全規制の議論も欠かせないが、参入が増える公算が大きいでつ。
ガレージからの出発でつなぁ～
仕事とは別に何かをやりたいエネルギーを持った人間が集まり、団体を発足させたでつ。
最初から空飛ぶ車をやると決めていたわけではなく、皆でテーマを話し合ったでつ。
13年春ごろ、鳥人間コンテストへの出場経験があるメンバーが「空飛ぶ車はどうだろう」と…
「じゃあ、空飛ぶバイクはどうだ」と…
映画「バック・トゥ・ザ・フューチャー」を見た体験を共有していたうえ、団体を発足させた頃すでにドローンが話題になっていたでつ。
車を飛ばすという発想に、他のメンバーがあり得ないと考えたわけではなかったでつ。
15年、１人乗りの実物大の設計に着手。
まずは垂直に安定して浮上できる機体を目指していったでつ。
現在、コンピューターのモデルで開発を進め、性能をシミュレーションしているでつ。
そうした技術チームのメンバーは約50人。
さらに事業企画チームの約30人と力を合わせ、本業を持ちながら、平日の夜や休日に手弁当でプロジェクトを進めているでつ。
だけど、有志で進めることは簡単ではないでつ。
例えば、航空当局に飛行を認めてもらう調整は航空分野に詳しいメンバーが当たっているでつが、平日にしかできないでつ。
問題はメンバーがいかに時間を割けるか。
所属企業に対し、給料はそのままで、出向扱いで空飛ぶ車の開発に取り組めないかと交渉しているでつ。
資金は十分とは言えないなかでも有志がこれだけ集まったでつ。
当面100人程度で活動していくでつ。
米アップルや米グーグルも最初は小さなガレージから始まり、世界を変えたでつ。
大企業であれベンチャーであれ、空の世界でＡＩを使いこなすまでには時間を要するでつ。
そこは、テクノロジーを知り、野心を持つ技術者たちは新しい産業の姿を思い描き、一歩を踏み出しているでつ。
2009年１月15日、米ニューヨーク市で起きたＵＳエアウェイズ1549便の不時着水では、乗客乗員の全155人が無事に帰還し、ハドソン川の奇跡と言われたでつ。
両エンジンが鳥を吸い込んで停止するというまれな事態に見舞われたでつが、40年を超す経験を持っていたチェスリー・サレンバーガー機長の冷静な判断がこれを救ったでつ。
人工知能（ＡＩ）によってハドソン川の奇跡のような操縦が可能になる日が、やがて来るかもしれない――。
航空機メーカー世界大手の米ボーイングで民間航空機部門は、パリで開かれた国際航空ショーで、自律飛行の技術開発を進めていると説明。
現在の航空機と同じような安全性、統合性のレベルを保っていくために研究するでつ。
まず年内にゲートと滑走路を行き来する地上走行の自動化シミュレーションを開始。
18年からは貨物用の777型機の実機で試験。
今以上に自動操縦できることを増やすために機械学習の活用方法を探ると説明。
パイロットが担っている離陸や、予定外の出来事への対処といったことを可能にすることが挑戦の内容になるでつ。
ボーイングは防衛や宇宙の分野で自動化技術を培ってきたでつ。
民間航空機でも推力管理などフライトに使われているが、自動化の範囲を広げるでつ。
ボーイングは今月19日に米カーネギーメロン大学発で自律飛行システム開発のベンチャー、米ニアアースオートノミーへの投資を発表。
発表の際、「自律飛行の成長市場の鍵になる技術の開発を加速させる」とコメントしてて、都市交通分野などで協力していくでつ。
欧州エアバスやカーティベーターとはＡＩを活用する理由が違い、ボーイングは世界のパイロット不足への解決策の一つと考えているでつ。
グローバルの人口増加と移動の拡大に伴い、30年に必要なパイロット数は10年の２倍にあたる約100万人との数字があるでつ。
ＡＩはビジネスを自動化する力が強いため、人間の仕事を奪うと警戒する議論があるでつ。
コックピットからパイロットを排除しようとしているわけではないでつ。
ボーイングは自律飛行実現の道は長いと考えているでつ。
ただパイロット不足は世界共通の問題。
いわばＡＩ操縦士の研究開発は加速する見通し。
グーグル本社を警備でつなぁ～
カメラに映る映像を人間が遠くで観察するあいだ、障害物にぶつからないよう自ら避けて飛び続けるでつ。
着陸するときは、ぐるりと周囲を見渡して離陸地点を見つけ、戻っていくでつ。
このドローンの機体は一般品だが、頭脳に特徴があるでつ。
米ベンチャー、ケープ・プロダクションズ（カリフォルニア州）の機械学習が使われているでつ。
ドローンを１万回飛ばし、気候条件や障害物の画像のデータを覚えたでつ。
クラウドに大量にため込んでおり、自律飛行に生かしているでつ。
米グーグルからは、米国本社とデータセンターの警備を受注する見込み。
カリフォルニア州のグーグル本社は敷地面積が４万７千平方メートルで、２万人近くが働いており、自動車で回りながら警備しているでつ。
データセンターも巨大な規模で、警戒コストは膨大。
ドローン本体を含めたシステム利用料が１回５千ドル程度のヘリコプターより安く、勝負できるでつ。
警察署の警備を請け負う大型プロジェクトがあり、カリフォルニア州ではサンディエゴ警察向けの実証実験を準備しているでつ。
グーグルのＡＩ特化ファンドなどから計1600万ドル（19億円）の出資を受けたでつ。
ドローンの遠隔操作システムは他にも開発されているが、ＡＩで自律飛行できる仕組みは珍しいでつ。
ケープには三井物産も17年６月、200万ドルを出資。
世界中に持つ石油やガスなど資源の監視に使えるでつ。
石油精製施設や発電所を点検するには１～２日間、稼働を止めなければならないでつ。
点検に伴う危険から作業員を守るため。
だけど、施設を止めるとコストがかかるでつ。
ドローンなら稼働を止める必要がなく、大規模な施設の場合、百万ドル単位の収益改善効果が生まれるでつ。
地震など災害時の救助活動に役立つでつ。
ケープの技術があれば現場でドローンを飛ばすオペレーターが不要で、遠隔からリアルタイムで状況を確認できるでつ。
ドローンは、建物などに衝突する恐れがあるため他の種類の機体が容易に入り込めない高さ200メートル以下を飛ぶ。
人類がこれまで活用し切れていなかった空間を新しいビジネスの場として切り開くのはＡＩ。
ドローンの20年の世界市場規模は、軍事用も含めて15年の２倍近い２兆3000億円になるとの試算があるでつ。
需要が増えるにつれてオペレーター不足が課題となりそうで、その分、ＡＩの舞台は広がるでつ。
人工知能の発達とセンサー、アーキテクチャーの進歩がシンクロしないといけないでつなぁ～
