これは以前にも記事になっていましたね。日本では予算がつかなくなってフェードアウトした成層圏プラットフォームが一民間企業の手で実現しようとしているのが時代って奴ですな

昨日、このGoogle XのProject Loonのロケットサイエンティストとランチしました。元々はクアルコムで無線系のエンジニアだった人間で、今は化学系や素材、物理や航空工学ともちろんコンピュータサイエンスなどのさまざまなエンジニアと一緒にこのプロジェクトをやっているそうです。そのランチにはアマゾンの家電のハードウェアエンジニアやアップルの次世代ディスプレイのエンジニアなどもいて、彼らの話しを聞くと、今までのソフトウェアはまぁいいとして、おいおいそれを君たちが牛耳ったら日本のぼくたち辛いでしょう・・と改めて感じました。でその「彼ら」というのは「ネット企業」とか「ソフトウェア」とか「シリコンバレー」とかの「あちらの人」ではもはやなく、これらの会社でハード関連のプロジェクトをリードしている人間は元々ハードをしっかりやってきたその道のプロ。アマゾンやグーグルのエンジニアに「おれ住友化学にいたよ」とか「おれカプコンにいたよ」とか言われると、何かもう困っちゃったな・・と感じるわけです。

ここにあるガウシアンプロセスは、入出力データ間の相関を、正規分布(ガウス分布)で近似する、システム同定手法の一種です　カルマンフィルタなどを使って、オンラインでのシステム同定に使う場合に、この名前でよばれているようです　そのまんま過ぎてわかりにくい名前ですよねぇ

気球のようなダイナミクス遅めのプラントの運動方程式を、ガウシアンプロセスでオンライン学習、というのは最近のはやりのようです　古典的なモデル参照適応制御と組み合わせるパターンが多いようですねぇ　こうすると、パラメタ同定だけなので、何も知らないより学習早めです　私もあるプロジェクトで現在使っている手です　

風(特にガスト)のモデルは別に持ってるのかもですねぇ　ポアソン+ジャンプディフュージョンか何かベースの、オフライン気象データで作ったモデルを、これもガウシアンプロセスでオンライン強化する、みたいな

AIが技術革新のスピードを格段に高める。これから技術は今までにないスピードで進化するとともに、様々サービスで生成されるデータも、今までにないスピードで増加

空中でも、ミニマムな数でマキシマムの効果が必要という、当たり前のことを実施しています。 地上でも路上の公共交通機関にこうした考えが主流になるのは当然だと思えます。

すごいなぁ。こういう仕事がやりたい。「ムーンショット」という言葉もかっこいい。

Amazonも2ヶ月ほどまえに気球関連の特許取ってましたね。ドローンと違って低エネルギーで制空権を維持できることはかくにも大きいのか