インターネットでの成功事例はいずれもスケールフリーネットワークである。
したがって、これから、CPS(サイバー・フィジカル・システムズ)上にスケールフリーネットワークを実現すべきである。
※サイバー・フィジカルとデジタルツインとの違いはわからなかった。同義ということにしておく。
ほとんどの組織は樹形図型の組織だが、現実はこのように整然と構造化されていない。
現実はランダムネットワーク(釣り鐘型)ではなく、現実はスケールフリーネットワーク、つまりべき乗則→ロングテール
→パーコレーション現象が起きる
→ネットワーク上で何かが浸透する→臨界点を超えると一気に変化する
インダストリー3.0(階層構造)からインダストリー4.0(ネットワーク構造)
アセット管理シェル→インダストリー4.0で提唱されているアセットの接続性と相互運用性を実現するオープンスタンダード
https://www.global.toshiba/jp/company/digitalsolution/articles/tsoul/38/003-1.html
スケールフリーネットワークの作り方
・アメリカ方式→お金を燃やす
・ヨーロッパ方式→デジュール→標準化
・東芝式→アセットオープン化
ifLink→IoT機器を共通の規格でモジュール化し、つなげられるようにするためのプラットフォーム
ビオトープ→生物群集の生息空間→多様性
ピアボーナス(社員同士で報酬を贈りあうことができる仕組み)は可視化すべし
フィジカル、つまり現実世界のものから出てくるデータがデータ社会の中核となる。
したがって、モノがインターネットにつながる時代には、サイバーフィジカルの世界でスケールフリーネットワークを作るべきた。
スケールフリーネットワークが出現する原理
・プリファレンシャル・アタッチメント
→既にリンク数が多いノードの方がそうでないノードよりリンクを引き込む力が強いとスケールフリーネットワークが出現する
・コネクティング・ネイバーズ
→近くのノード同士がまたエッジでつながるという現象が重なるとスケールフリーネットワークが出現する
考える脳
→クラウドで学習した内容がエッジ側にプッシュバックされて、エッジ側で判断できないことがクラウドに戻るというループ
→少ない情報から全体像を的確にあぶり出す科学的モデリング。
脳にもニューロンの発火頻度を一定に抑えるという制約がある。
過剰に発火してしまうとてんかんのような症状になる。
つまり、情報の仕組みとしてはスケールフリーにしていきたいけど、脳の仕組みとしてはそうならないように制約している。
ネアンダルタール人は50人以上でまとまって戦えなかったが人類は概念のようなものを持つことで1000人でも結束して戦えた。
ディープラーニングは構造を先に決めてしまっている。
「脳は空より広いか」のニューラルダーウィニズムでは、脳の構造は、予想の能力によって決まるとされている。
選択と淘汰のメカニズムがデータに合わせて動いている。
つまり、対象に合わせて、構造自体が変化するような柔軟なモデルが必要。
ディープラーニングにはこれが欠けている。
※つまり、リザバー
https://app.journal.ieice.org/trial/102_9/k102_9_881/index.html
人間は言葉を使うことで、何かを心に思い浮かべて、自分のいる物理的な環境とはまったく無関係に、入出力できる。
動物は置かれた環境に合わせた情報しか入力できず、その環境に合わせた出力しかできない。
人間は万能チューリングマシン、オートマトンなので、与えられた入力によって、脳の中でどんなアルゴリズムを学習するかがきまる。
つまり、任意のアルゴリズムを実装可能。
標準化を進めるとどんどん弱くなる
→効率ではなく多様性
台湾ではプログラミング教育より、大切なのはデジタルシンキング
by オードリ・タン
ミスミ 機械部品のオンライン受注加工サービスmeviy
CADにしてカタログデータ販売を全部引いて、あとはAIで全部計算させる
自動車の設計場面で分散してシミュレーションが実施できるプラットフォームVenetDCP
https://www.global.toshiba/jp/products-solutions/manufacturing-ict/venetdcp.html
→コトが起こす場を自動車の製造に持ち込む
インターネットでの成功事例はいずれもスケールフリーネットワークである。
したがって、これから、CPS(サイバー・フィジカル・システムズ)上にスケールフリーネットワークを実現すべきである。
※つまり、量子エンタングルメント→量子インターネットとなるわけだな
静的な問題解決
→創薬のように一度答えを出せばいい
動的な問題解決
→刻々と答えが変わっていく
