話題

発電量予測

投稿日:

 昔からある事象の予測は職人のなせる業でした。今ではあらゆる分野でAIを活用しようとする向きがあります。
 たとえば、顧客の嗜好を見つけ出すためにAIを使う事例(「AIとデータマイニング」)や、次期の主役となる新技術を発見しようとする事例(「AIの使い方」)です。

 一方で本当にAIという手法で新たな法則を見つけ出そうとしているのかどうか、単に重みづけという手法で結論を絞り込んでいるだけなのではないかと思うところもまだまだあります。

 今回の記事は自然エネルギーを使った風力発電の発電量を予測するというものです。今までの事例は消費電力量予測のような人的な動きを予測するものでしたが、今回は風まかせ、対自然です。台風の進路予想などもこの類でしょうか、

 AIを用いるとしても過去の運転実績からどれほど正確な予測ができるかわからないのですが、天気予報が可能なのであればAIによる発電量予測もそれなりに可能なのでしょう。
 これも過去の事象に対して重み付けすることで、確からしい結論を導出するという意味では経験則的な天気予報などと同じなのかもしれません。

 しかしながら、過去に発生した事象のどの事柄に着目し、それによりどのような結論を望むのかといった仮説の初期設定は人が行わなければなりません。それが正しければ確からしい解析結果に到達できると思いますが、間違っていたら発散してしまうでしょう。試行錯誤しながら未知の関連性を探すための手続きが必要になります。
 そこで人の発想力がどうしても必要になります。それが人の勘、Sixth Senseという、なぜそうなるのか説明できないけれどそうなることはわかる、という部分なのだと思います。

 AIは漠然とした情報から前提と結論を結びつけるための手法であるからこそさまざまな応用が可能(少なくとも応用が可能と考えられる)な概念ですから、これからもどのような応用事例が登場してくるのか楽しみなところです。

米GE、風力発電AIで効率化:日本経済新聞

-話題
-,

執筆者:


comment

メールアドレスが公開されることはありません。 が付いている欄は必須項目です

日本語が含まれない投稿は無視されますのでご注意ください。(スパム対策)

関連記事

no image

ITC

 パテントトロール(「パテントトロール」)の矛先が自動車業界に向けられています。  記事に登場するライセンス会社がパテントトロールかどうかについては意見が分かれるところかと思いますが、既存の産業界に対 …

no image

産学連携

 産学連携の”産”は産業界、”学”は大学、その連携という理解で大きな間違いはないでしょう。つまり企業と大学の研究室の間で技術移転を図ることを指します。  ”連携”と言っても技術面での話です。移転される …

no image

著作権と文化の発展

 著作者と著作物を守る著作権法の目的は著作権法第一条に規定されています。 (目的) 第一条 この法律は、著作物並びに実演、レコード、放送及び有線放送に関し著作者の権利及びこれに隣接する権利を定め、これ …

no image

無形資産という投資

 投資といえば、株式や設備といった将来的に利潤を生むであろう有形のモノに対して行うものです。金銭の支出が伴いますので、無形資産といった形のないモノに対しては疑心暗鬼になってしまうのは至極自然なことです …

no image

知財法制見直し

 IoTや、その広まりに呼応して問題となり始めているビッグデータの保護などの目的で法律の改正などの議論が進められていることは以前にも投稿しました。(「ビッグデータの法的保護(その2)」)  そういった …