試作、失敗、試作、費用も時間も消費。実はモチベーション維持が大変

アマゾン（AWS)、マイクロソフト（GitHub、Azure）etc.,の講習でクラウドでの講習を通じてソフトウェアの進化のレベルとスピードは異次元で進んで費用と目的を明確にすれば何でも出来る様に思います。
実際マーケティングや売上げ予測の分野では多額の費用と時間を掛けてディープラーニングを使ってかなり精度の高い予測に基づいて経営をしています。その内部のソフトウェアを操るエンジニアと一緒に講習を受けています。当然講習の際の質問のやりとりは異次元です。予測エンジンの精度の検証方法の質問や検証の方法です。

Amazon SageMaker（機械学習サービス）の講習を昨年受講しました。９月１９日はAmazon Forecast（機械学習新規サービス）を受講しました。２００世帯の電力消費のパターンを学習して３６時間先の電力予測をするサンプルを作って検証するまでを実践してその過程の説明を受けました。

具体的には１０世帯の電力消費のデータをアマゾンAWS上で学習させてそのモデル（学習結果）をつかてAPIで予測を出力します。

予測は上限の予測、下限の予測と本来の予測が出来ます。
これに場所や天気等の条件を追加する事で精度が向上します。天気等は電力の予測の際は天気予測を追加する事になります。

この結果に基づいて実際の結果と比較して追加して行くデータを試行錯誤しながら精度向上します。
このシステムはアマゾンのシステムの応用なので実践的です。

売上げや需要の予測は必要な情報（ここが重要で難しい）を増やせば向上します。

操作の基本的な部分でc言語、Python、JavaScript等の言語システムの理解、コマンドライン入力、ライブラリーの取り扱いそれぞれに深い理解がないと操作出来ても応用が難しい。またジュピターノートを使って新しいJuliaも視野に入れてより深く勉強しないと到底付いていけません。ハードの理解もある程度必要でそのドライバーの取り扱いやdockerをクラウドに上げて操作する事もあります。ハンズオンで手順書に従って進めても理解がなかなか出来ません。

当初ドローンを使ってサーモグラフィーで不良パネルを検査だけでしたが、その後ディープラーニングを使って不良診断をするシステムを進めています。基本的な事ですが、サーモグラフィー画像を安定して長時間転送する技術が不可欠です。技術的にある程度クリアーしていますが、デバックは現在も続けています。ハードも試行錯誤中です。おそらく競合する会社はもうありません。３年かかっていますが去年でイメージとしては８０％の完成度、今年で９０％、今年末には９５％の完成度になると思います。
今年はその独自に開発した技術をよりグレードの高いサーモグラフィーセンサーに応用した新機種もリリースします。
昨年までに作った試作品、３Dプリンターの試作に至っては様々なアプリケーション様に試行錯誤。

実装した試作品

実装していない基板（失敗を含む）

３Dプリンターの条件テスト

ADASの試作（先進運転支援システム）

ドローンやジンバルのフレーム

ちなみに３Dプリンターの試作は７、８時間/個掛かります。１００時間は超えています。

試作、嵌合テェック、機能チェックと設計段階では確認出来ない事はプリントして確認するしかありませんが、自分手順が下手な事は否めませんがゆっくり考えている時間もないのでいきなり試作しています。

動作確認の為のソフト

デバックしているとたまに気が変になる時があります。ソフト修正＞ハード修正＞ソフトをさらに修正＞ハード変更＞試作＞試作＞ソフトさらに修正＞ハード変更…
疲れている時は
”いつまで続く？”　😨
モチベーションが上がっている時は
”次はどうなる？”　😎

全体としては疲れているので休息が必要なのかもしれません。

あっあ、また基板失敗…

輸入税２０００円弱払って３万円の基板assyがゴミになりましたw。
いっ、痛い…痛恨のミス。
ソケットのフットプリントが９０度ずれています。１番ピンのマークが９０度ずれているので配線は間違っていませんが当然モジュールは入りません！

まぁ他の修正もあるし…　これ手で半田付け出来ないしオーブントースターで表面実装する方法もあるけどもう２万円以上の設備投資と時間が掛かる。ペーストの半田自体有毒で扱い辛い。
これはまだ前向きな失敗。

今年は無駄な事をするのが年始の目標なので良いか？！