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電気電子/光/情報/機械工学 まとめ

光工学

量子光学

常温で量子コンピュータを実現できる。

目次

電気電子工学

研究分野としては有機無機問わず材料としての物性物理と情報工学を「電気回路」や「素子」という考え方で繋ぎ、具体的な実現可能な商品開発のために研究し、橋渡しする分野になっているが、専門技術そのものは生活のための環境設備の現場管理者や専門家として相性がいいようです。

研究対象はロボットからその素材となる半導体素子や光素子やレーザーや光ファイバー、生物まで幅広いです。

おそらく他の有力な電気に変わるエネルギーが例え出てきたとしても、電気エネルギーは生活の場からは消えないと思われます。

情報工学

情報工学、知らない人であれば、いかにも名前が情報工作とかスパイみたいに思えてしまいますが、単にプログラミング言語でコンピュータやマイコンを操作する技術系の学問です。

本来はそうだったのですが、技術進歩が進むとパスワードで鍵をかけてもハッキングとかされて個人情報が漏洩してしまうようになりパスワード強化したりとこのいたちごっこで技術が進んでいるようです。

また情報分野は電気電子工学や機械工学など隣接分野と親和性がよいので他の分野と切り離して考えることが出来ないくらいに入り組んで発展しています。

2023年のホットな話題としてはAI(人工知能)やメタバース空間です。
メタバースの解説をウィキペディアで調べると、

コンピュータの中に構築された3次元の仮想空間やそのサービスを指す。日本にあっては主にバーチャル空間の一種で、企業および2021年以降に参入した商業空間をそう呼んでいる。将来インターネット環境が到達するであろう概念で、利用者はオンライン上に構築された3次元コンピュータグラフィックスの仮想空間に世界中から思い思いのアバターと呼ばれる自分の分身で参加し、相互に意思疎通しながら買い物や商品の制作・販売といった経済活動を行なったり、そこをもう1つの「現実」として新たな生活を送ったりすることが想定されている

ウィキペディアhttps://ja.wikipedia.org/wiki/%E3%83%A1%E3%82%BF%E3%83%90%E3%83%BC%E3%82%B9

と書かれています。

AIについては第四次産業革命だとも言われています。

産業革命内容いつ?
第1次農業・林業・水産業
手作業が当然だった仕事が機械化したり、遠くまで効率的に人やモノを輸送できるようになったりし、社会が大きく変化
18世紀半〜19世紀
第2次鉱工業・製造業・建設業や電気ガス業
大きな特徴として、電力の導入により大量生産が可能
1865年〜1900年
第3次サービス・通信・小売り・金融や保険など。1次・2次産業に含まれないもので、目に見えないサービスを提供する無形財の産業。
一番の特徴はコンピューターの導入による自動化
20世紀半〜後半
第4次情報通信・医療・教育サービスなどの知識集約産業。
一般的にはIoTやAI(人工知能)を用いることで起こる製造業の革新

メディア

雑誌内容発行元創刊
IEICE Transactions電子情報通信学会
OHM

量子情報

量子コンピュータ

最近は量子コンピュータの話題も盛り上がってきており、特にセキュリティ分野では量子暗号は強力で従来の暗号は量子コンピュータには簡単に破られてしまうと言われています。ただ一般人が手に入れるには高価なものなので実用化はしていても2023年の時点ではまだ普及はしてないかもしれません。
また個人が所有するのはあまり現実的ではなく、しばらくはクラウド利用で利用するものと思われます。
すでにオープンしているところもあるので体験することもできるそうです。

また完全に量子的なものではなく、ロスの発生が出るため準量子的なものに止まるそうです。
と言うのは、今の量子コンピュータはノイズに弱く、量子ビットにノイズが乗った際にそのエラーを満足には訂正できないという欠点を持っているからです。

例えば熱、電磁場、空気分子との衝突によって、量子ビットが量子的な性質を失ってしまうことがよく起こり、それによって、計算結果に間違いが起こるそうです。(量子デコヒーレンス)
このプロセスは、システムのクラッシュの原因となり、関与する粒子の数が多いほど速く起こるそうです。

また量子コンピュータは、どうも全ての計算に万能なのではなく、特定の計算を限定的に素早く行えるという特徴があるのが特徴のようです。

量子コンピュータは特定の問題に関しては素早く計算ができるものの、スーパーコンピュータを含む古典的コンピュータと比較して全てにおいて優れているわけではありません。
古典的コンピュータと量子コンピュータはそれぞれ得意分野があるようです。 

これを暗号解読を解くために活用できるためにはまだ30年ぐらい先と言われています。

量子ゲート方式

この方式が得意とするのはデータベース検索と因数分解などらしいです。
量子コンピュータを実現するための土台となる量子ゲート方式の量子ビットの材料は低温前提の超伝導材料と常温でも可能なイオントラップ、光量子やダイヤモンドスピンで実用化が進んでいます。

超伝導方式は、組合せ最適化(量子アニーリング)に特化したマシンで、極低温(15mK)の超伝導素子から構成されているそうです。

イオントラップ方式は、マイクロ波とDC電界によるポテンシャルの谷間の空間にイオンを局在化させ、その量子状態(電子準位)をレーザ照射で制御あるいは読み出します。高真空は必要だが、室温でレーザ光照射により実効温度を数μKまで冷却できるので、誤りが少なく、長時間(数10秒)の動作が可能になるそうです。現在32量子ビットまで実現しています。誤りが少ないため、量子コンピュータとしての計算能力は超伝導方式より優れているらしいです。

光量子法はスクイーズド光という特殊な状態の光子による誤り耐性のある量子ビットを生成し、シリコンフォトニクスによる回路で演算させます。
量子テレポーテーション技術もこの中に含まれます。

ダイヤモンドスピン方式は、ダイヤモンド中のNVセンタ(窒素−空孔複合体欠陥)のスピンを用いた方法です。

Si方式は低温が前提ですが大規模化には向いているそうです。微細化によりチャネルに単電子を蓄積して、そのスピンに磁場をかけて準位を分離し、マイクロ波で制御する方式です。

量子アニーリング方式

この方式は組み合わせ最適化が得意なようです。「組合せ最適化問題」を、イジングモデルと呼ばれる数式に帰着させて解きます。

イジングモデルを解くことで、どのような条件ならばエネルギー最小化が実現されるかが解として得られるので、それが最適化問題の解として利用できるそうです。

例えば、物流分野でコストや距離等が少なくなるような最適な経路探索や勤務条件、個人スキル等に基づいた適切な人員配置などの問題。

最も有名な量子アニーリング方式の適用例は、「巡回セールスマン問題」に代表される経路最適化。

量子暗号

量子暗号とは量子コンピュータで持ってしても解くのが難しいセキュリティが堅牢な暗号を目指す分野。
量子暗号は、量子鍵配送によって事前に暗号鍵を伝送共有し、ワンタイムパッドと呼ばれる暗号方式で通信を暗号化することを指します。量子鍵配送では、光の粒である光子に鍵情報を載せ、その量子力学的な性質で鍵を守ります。

従来の古典鍵

(1)共通鍵暗号方式
AES/DES/RC4

(2)公開鍵暗号方式
RSA/楕円曲線暗号

量子ゲート型コンピュータが暗号鍵長2,048ビットのRSA暗号を解読するにはおよそ800万量子ビットが必要

2018年でGoogle社は72量子ビットまで達成。
2022年でIBM社が433量子ビット。

2023年から数年以内にこの鍵はまもなく破られる可能性がある。


(3)ハイブリッド暗号方式
共通鍵暗号方式と公開鍵暗号方式の特徴を組み合わせた方式

テキスト

自然言語学習でたくさんの文献をAIに学習させると各単語やフレーズ同士の関連性がまとめられたり会話の受け応えの自動作文などができるようになるそうです。営業窓口のAIボットなどで活用されていたりします。身近な例ではIphoneなどのSIRIで体験できるようになっています。また恋愛ゲームなどに応用されていたりします。

メディア

雑誌内容発行元創刊

画像/映像

画像もビット数を落として学習させることにより画像識別が出来るようにしたり、もしくはたくさんの画像を覚えることにより新たな類似画像を生み出せる技術までなっています。

前者は医療分野において癌診断でリアル医者よりもよく判別できることで注目を浴びています。後者は芸術デザイン分野で人がわざわざ時間をかけて絵を描かなくてもそれなりの絵を量産出来てしまうそうです。

また2次元画像から3次元データを得たり、反対に3次元実写から2次元の絵画やアニメの絵を生産することもできるようになっています。

またテキスト系の自然言語分野とも連携することで、簡単な言葉を伝えるだけで自動作画をしてくれるAIまで作られています。

メディア

雑誌内容発行元創刊

音声

音声は音波によって伝えます。音波は空気振動の疎密波によって伝わるので、宇宙などの空気がない真空中だと伝わりません。また空気中よりも海中の方が通信が活発なようです。

一般に人が聞き取れる音波の周波数は20Hz(ヘルツ)から2万Hz(20kHz)と言われており、低周波と超音波は様々なところで計測に使われています。音声は一般人の感覚では人の会話そのものだったりそのの録音だったり、もしくは音楽のように芸術鑑賞的な方面で親しみがありますが、聞こえない周波数域の低周波や超音波も計測などに応用されています。特に海中では目の視覚代わりになっています。

水中で超音波が伝播してゆく速度は、1秒間に約1,500メートルで空気中の340メートルの約5倍もあります。海中は空気中のように光が伝わりにくく水深200m~400mでは人間は感知すら出来なくなり1,000メートルでは真っ暗の闇になってしまいます。

光と同じ物理的な分類とされる電磁波である電波も同じように伝わりにくいようです。
まず吸収されてしまう周波数帯があり、可視光線(波長 380~780nm) のうち、 特に赤色~橙色領域の 760nm、 660nm、 605nm などに吸収帯があって、 エネルギーが吸収されます。 このため、 赤色の光は、 水深 10m では、 ほぼ 100% 失われ、青色光でも、 水深 20m で約 50% 吸収されてしまいます。 
1MHz の電波 (AM 放送の電波)では、 m進むと 2.8 %に減衰してしまいます。 80MHzの電波(FM放送の電波)では1m進むと、何と 0.00083 %になってしまい、殆ど消滅してしまいます。

そう言うわけで、「海底2万里」や「不思議な海のナディア」などで海中の潜水艦などは海中を超音波ソナーで計測し景色を見ています。

もちろん人が聞こえる範囲の音声も最近はAI技術によりテキスト化が出来るようになっています。
それどころか誰の声かまで識別できるようになっているようです。

雑誌内容発行元創刊
日本音響学会誌日本音響学会

機械工学

この分野で気になるのはそれまでの紙やせいぜいCD媒体に印刷していただけのプリンターの概念を超えて3Dプリンターなどが実用化されて市場に出てきたことです。

また単純に今までのように手動でボタンを押したり、せいぜいリモコンで操作するようなものでなく、AI技術が加わり人が操作しなくても人の運転を学習させたAIによって自動車の自動運転や車庫入れ車庫出し、また医療分野では2019年には中国で5G技術を駆使してロボットアームを動かし鉗子と電気メスを遠隔操作する遠隔手術などもなされるようになっています。

また工場の仕分け作業など単純手作業がAI化されるようになりました。

メディア

雑誌内容発行元創刊
日本機械学会誌日本機械学会
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