“科学技術書・理工学書”読書室―SBR―  科学技術研究者  勝 未来

科学技術書・理工学書の新刊情報およびブックレビュー(書評)&科学技術ニュース   

●科学技術書・理工学書<新刊情報>●「技術革新と不平等の1000年史<上><下>」(ダロン・アセモグル、サイモン・ジョンソン著/早川書房)

2024-01-30 09:33:47 |    科学技術全般



<新刊情報>



書名:技術革新と不平等の1000年史<上><下>

著者:ダロン・アセモグル、サイモン・ジョンソン

訳者:鬼澤 忍、塩原 通緒

発行:早川書房

 「国家はなぜ衰退するのか」「自由の命運」の著者が、テクノロジーの進歩を軸に人類の歴史と社会を再考する大著。技術革新は往々にして支配層を富ませるだけで、労働者の待遇を引き上げることはなかった。こうした構造は変革しうるか? 水車の発明から産業革命、ChatGPTまで千年にわたる文明史を分析し論じる。マイケル・サンデル、ジャレド・ダイヤモンドら絶賛。
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●科学技術ニュース●シャープと東北大学、量子アニーリング技術を応用した自動搬送ロボットの多台数同時制御に関する研究を開始

2024-01-30 09:33:15 |    ロボット工学
 シャープは、東北大学と共同で、量子コンピューティング技術の一種である量子アニーリングを応用した自動搬送ロボットの多台数同時制御に関する研究を開始した。

 物流倉庫における千台規模の自動搬送ロボットの最適経路を、瞬時に計算可能な高速計算機の開発に取り組む。

 量子アニーリングは、膨大な組み合わせパターンから最適解を高速で導き出すのに適した計算技術。

 同研究・開発では、量子アニーリングの計算方法を汎用コンピュータ上で疑似的に再現する「シミュレーテッド量子アニーリング(SQA)」技術を応用する。

 一般的に、自動搬送ロボットが一台増えると、最適経路の計算量は指数関数的に増大することから、千台規模を一元管理するための計算には数日を要してしまうため、実用化が困難であった。

 今回、開発を目指す高速計算機は、汎用コンピュータによる通常の処理と比べて数百から数千倍の速度での計算が可能になり、千台規模の自動搬送ロボットの最適経路も瞬時に計算することができる。

 取り扱う商品が多量・多品種化し、倉庫内のロボットオペレーションが複雑化する中、大規模倉庫における自動搬送ロボットの多台数同時制御を実現する。

 さらにはピッキングの順序や商品配置、倉庫全体のレイアウト設計などにも応用することで、倉庫運営効率の大幅な向上に貢献する。

 2024年度中に試作機を用いた実証実験を行い、2025年度中の実用化を目指す。<シャープ>
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●科学技術ニュース●NII、量子技術高等教育拠点でオンライン講義の配信を強化し九大、慶大、名大、東大との協働で量子技術の人材育成  

2024-01-30 09:32:54 |    物理
 国立情報学研究所(NII)は、大学等が共同で利用できる量子技術教育のシステムで、量子科学技術のオンライン講義の配信を強化した。

 今回のオンライン講義配信強化は、量子技術高等教育拠点で一般に公開するオンライン講義を増やし、大学の講義やゼミでの活用だけでなく、広く一般にオンライン講義の活用を促進することを目指したもの。

 今回の配信強化では、第一弾として「量子インターネット」の講義コースの配信を開始した。

 量子技術高等教育拠点では、引き続き国立情報学研究所、九大、慶大、名大、東大が協働してオンライン講義の充実し、配信を進める。

 新しいオンライン講義コースとして学部3年生以上レベルを対象とした「量子インターネット」を慶應義塾大学で開発、一般公開する。日・英でのオンライン講義を揃えており、留学生の多い教室環境でも十分に理解が進むよう配慮されている。

 今後は、オンライン講義の充実を図るとともに、使いやすいシステムづくりを進めていく。

 公開講義とは別に、すでに全国の大学で利用されている「学認」のユーザ認証制度を通して、更に豊富なオンライン講義を利用でき、また受講者一人ひとり管理することができるので、大学での講義やゼミにも是非、ご活用ください。

 なお、同研究は文部科学省 光・量子飛躍フラッグシッププログラム(Q-LEAP)(研究開発期間<2020~2026年>)の助成を受けたもの。<国立情報学研究所(NII)>
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●科学技術書・理工学書<新刊情報>●「図解 深層学習」(小池 敦著/近代科学社)

2024-01-30 09:32:17 |    人工知能(AI)



<新刊情報>



書名:図解 深層学習~数理で理解する基本原理~

著者:小池 敦

発行:近代科学社

 同書では「深層学習に使用する数学」について、意味を直感的に理解できるように図を多用することで式を補完する。第I部では深層学習についての基礎事項と次の部で使用する数学について、第II部ではニューラルネットワーク(深層学習)の中身について、第III部では深層学習の自動チューニングについてそれぞれ詳述。深層学習の実践・応用へステップアップするための基礎がじっくりと学べる、第一歩に相応しい一冊。
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