日立製作所、人工知能搭載エンジンを開発、燃料を変えても性能を維持
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日立製作所はこのほど、発電用エンジンのシリンダー内の圧力に関するデータ(筒内圧データ)を利用し、
燃料の種別や混合状態に応じてエンジンを最適に制御するAI(人工知能)技術を開発した。
同技術を活用することで、発電用エンジンの燃料として、バイオ燃料(エタノール、メタンなど)や
水素などを組み合わせた効率的な発電が可能になるという。
今回、同技術を搭載したエンジンシステムを試作し、トルエンやエタノール、メタン、水素を燃料として
混合燃焼させたところ、安定的な燃焼の基準とされる燃焼変動率3%以下での制御が可能なことを確認した。
http://www.itmedia.co.jp/smartjapan/articles/1805/15/news028.html そのうちボンネットに脳みその入ったビーカーがゴポゴポ >>1
そもそもチョンはエンジンが作れない。
もう一度言う。糞食い土人グックはエンジンが作れない馬鹿民族である。
繰り返す。
ホルホルゴキブリ朝鮮人はエンジンすら作れない劣等民族である。 エンジン「あー!わかった!ガソリン変えたでしょ!?」 「燃料を変えても性能を維持」するために人工知能が必要という理屈がわからない
フィードバック制御で十分達成できると思うんだが それよりも125ccの汎用ロータリーエンジンを誰か作ってくれよ 最近はコンピュータ制御させることをAIって言うのか?
こいつ学習能力いらんやろ >>3
それ以前に人工知能っていまの技術だとどういうものか判るかな。
いまの人工知能は、基本は正規分布をモデルにした最適化のための
集計計算のプログラムとして作られている。要するに、どういう状況で、
どういう最適なエンジンの制御ができるかということをデータを貯め込み
解析していくことによって見つけ出していくというもの。
内燃機関の制御は、いまだ最適解というものはない。都度にエンジニア
が改良し、改良したものを後付けで検証していくということの繰り返しだった。
AIによる解析では、最初に基本的な正規分布のタネとなるデータを入力する。
その後で、様々な状況に応じて、燃料がどれだけの濃さのとき、人がどれだけ
アクセルを踏んだとき、路面が悪いとき、雨が降ってるとき、気温がどのくらい
のときなど、場合に応じたデータを蓄積し、都度に何が最適化を集計する。
良かった記録を参照し、統計手法を使ってさらに良い方法を手持ちのデータ
から検討し続ける。これを繰り返すことで、最適な制御ができる方法を導き
出すのがAIのやり方。 >>17
海外だってそうだよ。AIが何だと思ってるの?
数値を取り評価して傾向を報せ、最適解を出していくのがAIのやり方。
アナログに見える顔の解析だって、日本がもう40年も取り組んでいる漢字変換の最適化も、基本は、
いまのAIと同じだよ。
また、日立のAIは、IoTの商業化の流れで組み込まれたもの。
そして、そのIoTの販売パートナーはGEで、GEは航空機エンジンのログ取り、解析でかなりの実績がある。
そこと協業していることが前提なので、日本がどうって言ってもしょうがない。 >>21
NECはローゼンメイデンの人工無脳をしばらく公開してなかったっけw >>6
内燃機関はいろんな燃料が使えるけど、例えば自動車なんかは基本が
軽油かガソリンで、それ以外の燃料を使う場合に最適化されていない。
例えば、いまタクシーで使われているLPガスを燃料に使う自動車のエンジン
は、ガソリンエンジンをほぼそのまま流用している。
これから脱CO2を目指していくにあたり、色々な燃料が使われることが
想定されているけど、燃料ごとに最適化を個別にしていくとかなりのコストが
かかる。エンジン形式によっては、水素ガスに向かないのもあるから、その
調査だけでも手放しでやるとかなりの時間がかかる。
なので、検証用のツールとしても、自動車のエンジンの稼働ログをとり、
少ない手数で最適化することは重要だと思うよ。 >>3
うん。
どういう手法使ったのか知らんけど、
適当に燃やして見て状態見て学習して最適な混合率とか
ある混合率のときの最適な噴射量とか導きだしたり。 まずは、燃料を満タンにするんだ。
そして、ほんの少し麦茶を入れる。
そう、ほんの少しだけだ。
それから給油の度に、麦茶の割合を、少しずつ少しずつ増やしていく。
この時、絶対にA.Iに気づかれてはいけない。
やがて、お前のエンジンは、100%麦茶で走るようになるんだ。
ノッキングも減り、カーボンの堆積もなくなって絶好調だったよ。
そう、絶好調だったんだよ……
実は、気づかれてしまってな。
それからは、給油の度に全神経を尖らせて見てやがる。
もう、ほんの少しですら麦茶を入れることはできない。
そう、一度気づかれてしまっては、もう二度とできない…… >>24
だれがそのマップをやらを考えるの?
それにいまは普通乗用車でもFI側の制御も入ってるし、バルブの制御も入ってる。
それに今回の最初の目標は発電用エンジン。想定していないエンジンの負荷で、
燃料あたりの発電量や、発電量を落として持続性を担保するなどのエンジン制御
のケースも研究していかなきゃいけない。 多分だけどこれ学習済みのモデルを乗せるだけで
もうこれ以上は学習しないよな?
そうするとまあユーザー環境に最適化しやすいかもしれないけど高くつくだろうし コレは 最近のオレの持論なんだが・・
一割までのパワー減は体感できないと思うんだヨ >>31
本当にそんなのが来るか半信半疑だけど、本当に脱ガソリン、天然ガスの世界が来るなら
エンジンの効率化は消費者の実感に響いてくると思うよ。燃料代、電気代の話だもん。
東京電力が4、5千円の電気代に100円載せたくらいで大きな騒ぎになるんだから。 >>31
マジレスすると、100から段階踏んで
時間を掛けて、100、99.5、99、98.5と減っていくと気がつかないが
100と90の比較では一発で気がつくわ
慣れさせる時間が有るかどうかやな ラーメン食ってもハンバーガー食っても同じ仕事するって事か? ちょっと前に流行ったファジーみたいにとりあえずAIって言っときゃいいという風潮
これマイコン制御とかとは違うのか? >>18
それ自動車の燃調とかの学習機能と何が違うの? 未知の燃料に対して、温度圧力等設定された各パラーメータの範囲内で
能動的に設定を変化させて最適値を求めて蓄積させて行くレベルの物かと思ったが
それは人間の仕事みたいだ
要するにパターンマッチと言う事か >>41
それもこの定義だとAI(機械学習ベースの制御)ってことだよや >47
日本の伝統だかからな。
炊飯器にマイクロチップ仕込んでAI炊飯ジャーとか。
要するに日本の家電業界では自動制御=AI=人工知能だから(´・ω・`) A.I.つっても、最初に設定したパラーメーター内でセンサが最適値を示す様にするだけやろ?
まあ、わいには作れないけどw >>18
俺はAIよりジェッティングの富永に任せるわ >>41
同じじゃないの?
まぁでも「学習機能」は、最適をその瞬間・そのマシン、過去と同じ条件だけで出すもの。
いまでいうAIは、複数のマシン、過去の様々な複数の状態(燃料の混合度など)を鑑みて
最適化し、さらに現在記録されてない状態の予測値も出すものが多い。
違いを調べたいなら、実際のニュースリリースとか取り寄せたら?
こういうの発表しているからには、何等か報道よりも詳細な公開資料があると思うよ。
正直、俺のそんなこと言われてもわからんw
どういう立ち位置のつもりで聞いてるんだよw >>53
スポーツ乗用車のチューニングってのは特殊な世界。
性能がただよくても意味がないってのはマンガでもいろんな表現で書いてあったろ。
今回の対象は発電機だってさ。 ■ このスレッドは過去ログ倉庫に格納されています