東北大、太陽光発電を無駄なく活用する制御システムの試験運用へ
東北大学は5月8日、仙台市内に既設の防災対応型太陽光発電システムをベースとして開発した「次世代型防災対応エネルギーマジメント」の試験運用を開始すると発表した。 現在仙台市内には、全小中学校を含む指定避難所など194か所に防災対応型太陽光発電システムが導入、運用されている。同システムは、昼は太陽光発電から電力供給を行い、災害時には避難所での電気を確保できるというものだ。 防災対応型太陽光発電システムのイメージ図 (出所:東北大Webサイト) しかし、このシステムには2つ課題がある。まず1点目は、CO2フリー電力の未利用問題だ。避難所となっている小中学校では、土日祝日や長期休暇時には太陽光で発電した電気が余っている。これの未利用電力を活用できれば、二酸化炭素排出量の削減と電力料金の削減も期待できる。 2点目は、蓄電池の寿命問題だ。システムで使用する蓄電池は、災害による停電に備えるため常に満充電
サッカー場よりも広い倉庫を5ミリ間隔で走り回って商品を集めるロボット倉庫の内部が公開される
広大な倉庫の内部にビッシリと張り巡らされたマスの目のレールの上を何千台というロボットが走りまわり、商品を集めて出荷するイギリスのロボット倉庫が報道陣に公開されました。 Inside A Warehouse Where Thousands Of Robots Pack Groceries - YouTube この倉庫は、イギリスの大手オンライン小売業者「Ocado」がイングランド南部の街アンドーヴァーに建設して運用しているもの。サッカーグラウンド3面分ほどの広さを持つ大きな倉庫で、2016年12月に稼働を開始して以来、初めて外部に対して公開されました。 内部は複数の階層に分かれており、ロボットが走り回るフロアは以下のようにマス目状のレールがビッシリと張り巡らされています。レールの上では前後左右の4方向に進むことが可能なロボットが走り回っています。 レールのマス目の中には、このようにカゴが設置
AIをクラウドからエッジへ Microsoft開発者イベント「Build 2018」を読み解く
AIをクラウドからエッジへ Microsoft開発者イベント「Build 2018」を読み解く：鈴木淳也の「Windowsフロントライン」（1/4 ページ） 米Microsoftは5月7日から9日までの3日間（米国時間）、米ワシントン州シアトルで開発者会議「Build 2018」を開催した。 初日の基調講演では、サティア・ナデラCEOとクラウド＆エンタープライズ部門担当エグゼクティブバイスプレジデントのスコット・ガスリー氏が登壇し、近年同社が力を入れる「Intelligent Cloud（インテリジェントクラウド）」と「Intelligent Edge（インテリジェントエッジ）」の最新動向を解説している。そのハイライトを見ていこう。 「Azure IoT Edge」でエッジ側を強化するMicrosoft 近年、MicrosoftはAIとクラウドに注力しており、今回のBuildでもこの点を強
ノンプログラミングで大規模システムを開発可能、ラクラスがフレームワーク「SQN」を発表
ノンプログラミングで大規模システムを開発可能、ラクラスがフレームワーク「SQN」を発表：SQNで開発した「ラクラス人事クラウドサービス」の販売も開始 ラクラスは、プログラミングを必要とせずに大規模情報システムを開発できるフレームワーク「SQN」を開発した。クラス図やフローチャート、各タスクに対するデータ操作をそれぞれ定義することで、所望の処理を実行させる。 ラクラスは2018年5月10日、プログラミングを必要とせずに大規模情報システムを開発できるフレームワーク「SQN」を開発したと発表した。同時に、同フレームワークを用いて開発した「ラクラス人事クラウドサービス」の販売も開始した。SQNは、ラテン語の「Sine Qua Non」（シン・クア・ノン）の頭文字をとったもので、「必要不可欠なもの」を意味する。 SQNでは、データ構造を定義したクラス図や、業務プロセスを定義したアクティビティー図（フ
AIで記事要約をやってみた。3分ー5分かかっていた作業が瞬時に ニュースイッチ by 日刊工業新聞社
私たちにとって非常に身近な存在である「新聞」。最近の新聞社は、伝統的な紙媒体に加え、WebニュースやSNSなど、様々な情報を配信している。記者の仕事は政治、経済、国際問題から教育、文化、スポーツの取材まで多岐にわたっている。情報の伝達にはスピードアップが求められる現代、記者は日々研鑽を積んで情報を配信している。 紙媒体以外のメディアにニュースを配信するプロセスには、主に「配信記事の選定」「メディア編集システムへの送信」「記事要約」「見出し作成」「校閲」の5つがある（注1）。 そのうち最も時間を要するのが「記事要約」。記事の重要部分を人間の目で判断しながら、メディアごとに異なる文字数で要約する必要があるため、作業には一定の時間と手間がかかってしまう。 従来の自動要約には、対象記事の冒頭から数文を抜粋していく「LEAD法」という手法がある。しかし、指定された文字列の範囲内で先頭から文を抽出して
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