技術と工学

これは、製品を作る人、コードを書く人なら誰もが自分に問いかける問題であり、特に初めて何かを立ち上げる際にはなおさらです。だから心配しないでください。この質問をされたということは、あなたが真剣に考えている証拠であり、良いことです。 視点を変えて、この問題をあまり「技術的」に考えすぎないようにしましょう。 あなたはシステムを開発しているのではなく、レストランを開いているのだと考えてみてください。

正直なところ、この質問に「できる」か「できない」かで簡単に答えることはできません。それは、「私が経営しているこのレストランは、同時に500人のお客さんを収容できますか？」と尋ねるようなものだからです。 答えは、料理人（あなたのコード）の腕前が良いかどうかだけでなく、多くのことに依存します。 1.

なるほど、あなたの質問は核心を突いていますね。多くの方が同じような考えを持っていますが、ここまで率直に口にする人は少ないでしょう。 まず最初に言っておきたいのは、コードレビュー（CRと略します）が面倒だと感じるのは、ごく自然なことです。時には、自分が完璧だと思って書いたコードが、同僚から大量の指摘を受けると、フォーマット、ロジック、さらには命名規則に至るまで、まるで作文が先生の赤ペンで真っ赤に修正...

この問題は、実は多くの技術者が直面する典型的な「岐路」です。その背景には、まったく異なる2つの人生の追求と生き方があり、どちらが良いというわけではなく、重要なのはどちらが自分に合っているかです。 この2つの道を、2つの役割として想像してみましょう。 1つ目：「船長」になり、新大陸（ユニコーン）の発見を目指す。

この質問はあまりにも普遍的で、技術に携わるほとんどの人が、ある段階で何度も自問自答するものです。 例え話をしましょう。これは料理人に例えられます。 あなたは「分子ガストロノミーの巨匠」になりたいですか、それとも「街角の小さな食堂のベテラン料理人」になりたいですか？ 「技術の華々しい実装」は、まさに分子料理のようです。

この問題については、人によって全く異なる見解があり、「いつ星間旅行ができるようになるのか」を議論するのに似ています。ある人は間近だと感じ、またある人はまだまだ先だと考えています。 まず、「知能」というものを分解して考える必要があります。 特定の「単一タスク」においては、AIはすでに人類を超えています。例えば： 計算と記憶：この点では比較になりません。

正直なところ、ゴークが言っていたGrokpediaについては、まだ保留の姿勢です。ウィキペディアのような、よりスマートな知識プラットフォームを作るという話は、聞く限りではクールですが、問題はどうやって実現するのか、そして成功させられるのか、という点です。 まず、今や皆が検索エンジン、知乎（チーフー）、百度百科（バイドゥバイカー）を使って情報を調べており、その効率はすでにかなり高いです。

よお、相棒、君が尋ねたこの件は最近かなり話題になっていて、100QA.aiプロジェクトのコミュニティの盛り上がりもかなり高いよ。焦るな、順を追って説明するから、$FAQトークンを手に入れる方法は、今のところ主に2つある。 まず、はっきりさせておきたいのは、$FAQトークンはまだ正式に取引所に上場されておらず、公開取引はされていません。

濃い霧の中を運転しているところや、青いサングラスをかけて物を見ているところを想像してみてください。水中視覚システムが直面する問題は、これと似ていますが、さらに厄介です。水は光を乱し（霧のように散乱させ）、多くの色を「食べて」しまいます（青いサングラスをかけているかのように色が歪みます）。これら二つの問題を解決するには、通常、ハードウェアとソフトウェアの両面からアプローチします。 1.

もちろん、この分野にはたくさんの素晴らしい物語があります。水中ロボットについて語ることは、宇宙探査のロケットや探査機について語るのと同じで、それぞれが伝説的な経験を持っています。一般の人々にもよく知られている例をいくつか挙げましょう。 1. 「アルビン」号（Alvin）- 深海探査のベテラン 「アルビン」号は、3人（操縦士1名と科学者2名）を深海に運ぶ小型の「バス」のようなものだと想像してください...

ねえ、水中ロボットの話だけど、その未来の発展は本当に面白いよ。簡単に言うと、彼らはますます「生き物」のようになり、ますます「自律的」になり、ますます「協調的」になるだろう。 想像してみてほしい、未来の水中ロボットはおそらく次の方向へ進むだろう： ますます賢く、自分自身の「脳」を持つ 現在、ほとんどの水中ロボットは、人間による遠隔操作に頼っており、まるでラジコンカーを操るように、ケーブルが切れた...

このものは軍事において非常に有用です。簡単に言えば、これまで人間が命の危険を冒したり、高価な大型装備（潜水艦など）を使って行っていた危険で骨の折れる、困難な作業をロボットに任せるということです。考えてみてください、水中環境は非常に複雑で、水圧が高く、光がなく、人間の活動範囲と時間は制限されますが、ロボットにはこれらの問題がありません。 主な用途は以下の通りです。

こんにちは、これは良い質問ですね。数百万、あるいは数千万ドルもする鉄の塊を、数千メートルもの深さ、真っ暗闇で鋼板さえも押し潰すほどの水圧がかかる海底に送り込み、危険な作業を行わせ、さらに安全に帰還させるというのは、確かに非常に複雑なことです。それはまるで、「耳も目も口も不自由な」宇宙飛行士を異星探査に送り出すようなもので、最高の装備と最も周到な計画が必要だと想像してみてください。

例えるなら、それはまるで、言葉を話せず、方向音痴のダイバーたちが、真っ暗な海底で、海底地図の作成やブラックボックスの捜索といった複雑なタスクを協力して達成しようとするようなものです。彼らがうまく連携するためには、主に以下の技術的課題を解決する必要があります。 1. 水中での「電話」——群通信技術 これは最も基本的で、かつ最大の難関です。

生体模倣型水中ロボットとは、エンジニアたちが海洋生物から「技を盗んで」作り出したロボットのことです。 考えてみてください。魚、ウミガメ、イルカといった生物は、何億年もの間水中で生活してきました。彼らがどのように速く、そして効率的に泳ぎ、複雑な水中環境で柔軟に方向転換するかは、大自然によって完璧に「設計」されています。

空のペットボトルを手で握ると、簡単に潰れますよね？では、そのボトルを水深1万メートルの海底に投げ込んだと想像してみてください。海水は四方八方から、手で握る力の何千、何万倍もの途方もない圧力をかけ、瞬時にボトルをぺしゃんこにしてしまいます。水中ロボット、特に深海に行くものは、まずこの「潰される」という問題に対処しなければなりません。

水中ロボットのアームは、私たちの腕のように想像してみてください。ただし、それはより頑丈で、様々な「手」を交換して異なる作業を行うことができます。基本的に、以下のいくつかの主要な能力が必要です。 第一に、最も基本的で重要なのは、物を**「把持する」**能力です。私たちの手のように、開閉し、水中の物を掴み、持ち上げ、そして置くことができます。

例えるなら、深海考古学はまるで、真っ暗で、人間を押しつぶすほどの巨大な水圧があり、極寒の「異星」で精密な手術を行うようなものです。人間が自ら潜ると、長く滞在できず、非常に危険です。そこで、水中ロボットが考古学者の分身となり、深海における私たちの目、手、足となるのです。 主に以下の役割を担います。 1.

こう考えてみてください。人工知能（AI）を搭載していない水中ロボットは、まるであなたがリモコンのコントローラーを使って、一歩一歩操作するドローンのようなものです。画面を見ながら「前進」ボタンを押せば少し前に進み、「左」ボタンを押せば少し左に動く。ロボット自身には何の考えもなく、完全に指示に従う「操り人形」です。 しかし、AIと機械学習の「脳」を搭載すると、状況は一変します。

この件ですが、私たちが普段使っている携帯電話のWi-Fiや5Gと比較すると、水中通信はまさに石器時代です。主に以下のようないくつかの大きな問題点があります。 カタツムリのように遅い通信速度 普段インターネットで動画を見たり、ゲームをしたりするとき、データはあっという間に伝送されますよね。しかし、水中では音波が主な通信手段であり、水中での伝播速度は非常に遅く、およそ秒速1500メートルです。