これからの技術について（今使っている技術についても…）

IoTとAIと言って居ますが、これまでの知見で少し説明します。

ご存知と思いますがIoTやAIと言ったボタンがあってそれをクリックして実現するかの様では無い事はお分かり頂けると思います。

AIの中身は極論すると予測と最適化になると理解した方が分かりやすいかもしれません。

例えば画像認識では特徴量を最適化（コンピューターに人なら人はどう言った画像かと理解させて）の最適化されたモデルを未知の画像を見せて予測させています。
そこで最適化する数理計算の方法があります。

（私の理解はまだ２番目位ですが）

• 古典制御（~1960）：周波数解析（PID制御、位相進み・遅れ補償器など）
• 現代制御（1960s）：多入出力最適化（LQR、カルマンフィルターなど）
• ロバスト制御（1980s）：モデル化誤差定式化（H∞${}^{\mathrm{}}$制御など）
• モデル予測制御（1990~）：凸最適化（MPC、ロバストMPCなど）

以前カルマンフィルターについて書きましたが、理論的にはそれ以上のものがすでに存在していますが、単に安い機器に応用されて居ないだけのようです。

難しい事言って居ますがここからが本題。

実践的な話に戻します。

例えば自家消費で考えると、発電量と消費量を計測器で出た結果で制御すると無駄だらけです。計測のサンプリングが１分毎なので余程、マージン（無駄）を取らないとすぐにRPRが働く事になります。働かなければ儲けもの。

サンプリングをそのままにしたとしても、使用量を解析して、予測して制御するのがこれからの制御のはず。

計測装置が見える化だけなんてナンセンスです。（今の時代古典すぎるし、見せ方を綺麗にするなんて論外です。）

て言う事を実践出来ないか（出来るはず）をみていますが数理が難しいので届いていません。

も一度言います、これからは最適化と予測です。計測した結果の制御は電電公社の時代の技術です。計測して動作では黒線しか出来ません。

もっと勉強しとけば良かったと思うと同時に、今は理論を実践する為の機器が出てきたので新しい時代です。