半導体不足はなぜ起きたのか、いつまで続くのか？本当の理由をわかりやすく解説
半導体不足の原因には米中の経済摩擦、サプライチェーンの混乱、ウクライナ危機などが挙げられる 半導体は製造の特性上、急激な需要変動への対応に期間を要するため問題化 半導体不足は2024年以降、徐々に解消する見込み 半導体とは そもそも半導体とは、電気的性質を備えた物質で、金や銀、銅といった金属など電気を通す「導体」と、ゴムやガラスなど電気を通さない「絶縁体」の中間の性質を持つものです。具体的にはシリコンなどの物質や材料が該当します。 半導体は温度によって抵抗率に違いが生じます。低温の場合はほとんど電気を通さない反面、温度が上昇するにつれて、電気が通りやすくなる性質を有します。また、不純物をほとんど含まない半導体は電気を通さないのに対して、ある種の物質を含ませることで電気が通りやすくなります。こうした半導体の性質を活用し、電気制御に用いられているのです。 また、半導体を用いたトランジスタやIC
「エンジニア環境にいて良かった」と思ったスキルとマインド ユーザーとの距離を測る・エンジニアに任せる・他責からの卒業
「DeNA TechCon 2021 Winter」は、学生に向けて、DeNAを軸に「エンジニアとして企業で働くこと」について、先輩たちが紹介するイベントです。そこで、DeNA SOMPO Mobility 代表取締役社長の馬場光氏が、「事業責任者がエンジニアとしてやって良かったこと」について話しました。 「エンジニア」と「事業責任者」の間で 馬場光氏（以下、馬場）：それでは「プロダクトマネージャー／事業責任者が考えるエンジニアとしてやっていたこと3選」をお伝えいたします。 本日、学生のみなさんが聞いているということなので、お話ししたいこととしては、まずは簡単に私の自己紹介とDeNAでのキャリアを紹介します。 キャリア紹介については、n＝1の紹介ではあるんですけれども、もしみなさんがDeNAにJOINしたらどんなキャリアを描くんだろう、というところをイメージしながら聞いてもらえるとうれしい
Teslaの特許｢レーザーワイパー｣がとてもTeslaらしい
Teslaの特許｢レーザーワイパー｣がとてもTeslaらしい2021.09.16 12:0088,762 Andrew Liszewski - Gizmodo US ［原文］ （ そうこ ） 好きそう。 Teslaのエンジニアと聞けば、自動運転の開発めっちゃがんばってるんだろうなぁと思いますが、中にはこういう開発やってる人もいるようです。レーザーワイパーだって。なんともTeslaぽい！ 車の既存ワイパーって基本はずっと同じというか、もっといい方法ないんか？進化せんのか？って思うことけっこうあります。ワイパーブレードの交換怠ると、かえって見にくくなっちゃうしさ。で、この解決策として、Teslaが考える次世代ワイパーがレーザー。 特許認可がおりたのはつい先日ですが、Teslaがレイザーワイパーを米国特許商標庁に申請したのは2019年5月のこと。特許に書かれているのは｢破片感知電気回路構成｣が、
Teslaは今なにを目指しているのか？｜山本一成🚗TURING
Teslaは2021年8月19日にTesla AI Dayを銘打った大規模なプレゼンテーションをおこなった。自動運転というグランドチャレンジに対して、彼らはどういったビジョンを描いているのか、私が読み取れた範囲をみなさんと共有したい。 Vector Space Tesla AI チームが語る戦略は非常に野心的だ。 車周辺にある8台のカメラ画像から直接は物体認識や深度推定などの自動運転に必要なタスクを行わない。8台のカメラ画像を一度Vecotor Spaceという比較的低次元のベクトルに写像することを目指している。RegNet, BiFPN, Transformerなどここ数年で誕生した強力な新顔のNNを主体にこのVecotor Spaceは作成されている。 別々のカメラから車線予想をしてそれらを合成する(左下)より Vector Spaceから車線予想をしたほうが頑強でスムーズに(右下)
シンギュラリティは来ないし、完全自動運転も実現しない 人工知能ブームの先にある豊かな未来のかたち
人工知能ブームの先に起こること 松田雄馬氏（以下、松田）：とうとう終わりに近づいてまいりましたよ。先ほど人工知能ブームを終わらせたがっている人がいる、ということを言いましたが、その人たちは人工知能ブームを今からどこに向かわせようとしているのか？ それについて、残り10分弱ほどお話をしたいと思います。 人工知能ブームがこれから先どうなるのかということを考える上で、とても大事な視点は、僕自身はこれだと思っています。 （スライドを指して）この人はビスマルクさんといって、昔のプロイセンの首相ですね。彼はこんなことを言いました。「愚者は経験に学び、賢者は歴史に学ぶ」ということです。歴史は繰り返すなんていうこともいいますが。過去の歴史に学ぶことで、これからなにが起こるかが予想できると。 そういうわけで、実は過去の歴史の中でも、これまでも何度か人工知能ブームというのがありました。とくに、1番最初のブーム
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BMW、電子ペーパーでボディの色を自在に変えられる車
「エンジン開発消えた」 EV化で破綻、下請けの誤算 - 日本経済新聞
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