【SFC授業ノート】第1回『最適化の数理』(青野 真士)「イントロダクション」9/24(月)5限

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授業概要

 

 

教室はタウ館。

SFCの奥、主に大学院生が使う棟。

 

履修課題出した人は全員履修OKらしい。

 

青野先生は中等部、塾高からSFCに来た変わり者。

 

大学で体育会ラグビーに入るも、サイエンスに魅せられ、大学院へ。

 

専攻修了後、理化学研究所で9年。

他にも研究職を転々と。

 

現在、環境情報学部 准教授。

 

今年の1月にAMOEBA ENERGYを起業。

 

偶然にも前学期『環境情報学』の授業でアメーバコンピュータについてお話を聞いていた先生だった。

気になる人はここから↓

【SFC授業ノート】第4回『環境情報学』(濱田 庸子)「触楽入門 ー触ることの科学と工学ー/粘菌アメーバに学んだ創造的コンピューターの挑戦」5/1(火)1限

 

Mathematicaというアプリを使う。

SFC生はタダで使える。

毎回の授業の直前に、Mathematicaで使うファイルをアップするからダウンロードしとけ。

 

 

成績について

 

 

毎回の授業のスライドはSFC-SFSにアップ。

 

出席(第2回以降)

 

宿題(2回から3回)

 

最終プロジェクト(各自でプログラム、作品、ウェブサイトなど自由に設定)

 

試験はなし!

 

絶対評価の100点満点で60点未満はD。

 

ただ出席、宿題、最終プロジェクトの3つの配分は未定。

Dの人が少なるように3つの配分を最適化するらしい笑

 

 

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授業ノート

 

 

今日はイントロ。

 

先生の自己紹介とアメーバエナジーのお話。

 

アメーバは自立分散型の典型。

 

Atlas(Boston Dynamics社)

バク転ができる人間大のロボット

 

従来のロボットは、ソフトとハードが分かれている。

もともとは工場で単純労働をさせるために作られたから、そのアプローチのまま作られている。

 

この技術がどこまで進化しても、人間の反射は再現できない。

 

一方粘菌アメーバは、情報と物体が分かれていない。

 

”自ら考える情報”みたいな。

 

Festo社 ユニバーサルグリッパー

なんでも持てる手

 

アメーバエナジーに興味があったら、SFCイノベーションなんとかっていう建物にアポ取ってから来てね。

aono@sfc.keio.ac.jp

 

 

最適化とは?

 

 

「旅行先までのベストなルートは?」

「会社の利益の最大化」

など…

 

人工知能とも関係がある?

 

あるよ。

 

実は日米で人工知能に対する考えが違う。

 

日本は「人間の脳と同じ仕組みを機械で再現する技術」

アメリカでは「人間の脳と違う仕組みで人間の脳を再現する技術」

 

 

 

ノイマン型コンピュータと非ノイマン型の違い。

 

ノイマンは万能型。

非ノイマン型は何か専用の機械。

 

ムーアの法則で「半導体のサイズは18ヶ月ごとに半分になってる。」

 

いつか頭打ちになる。

 

頭打ちになったら何が起きるか。

 

これ以上機械の性能が上がらなくなる。

 

新商品が売れなくなる。

 

路線変更が強いられている。

 

だから非ノイマン型!

 

 



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