AI開発にはMatlabが必要

AIメンテくんは機体が行方不明になった原因が不明な為、当面開発を保留します。

３rdパーティー製のソフトとDJIの機体の情報の取り合いにバグがある様に思いますがDJIのソフトでないのでオートパイロットを使わなければ問題無いと思います。電波の干渉についてはMatlabのオプションの解析ソフトにRF用を選択して少しは解析していこうと思います。

現在考えている電力予測についてはカルマンフィルターを応用できるのではないかと考えていますが、その確認にMatlabを使おうと思います。カルマンフィルターについてはMatlabに解説があるのでそれらをベースにしようと思います。

今回にぴったりなデモが

黒の線がIMUのデータ（だんだんズレてきます。）GPSは点でばらついています。

赤の線が補正されたデータ。

この円グラフはIMUとGPSと車の距離計をカルマンフィルターで補正したモデルになります。

GPSだけだとトンネルに入ってしまうと位置を見失います。それを加速度計と距離計のデータの共分散をとって補正しています。この入力をPCSと本来の発電所の太陽の日の出と日の入りから計算した発電量のモデルを共分散をとることで予測が出来ないかを検証していきたいと思っています。

あくまで仮定で誰かがこの仮定で作ったAIは存在していない様です。調べていますが海外の論文全てを調べた訳ではありません。

AIデータの解析をするベースとしては色々とソフトがありますが、良く使われているのはJuypter notebookという主にPythonの仮想環境を作って処理を実行して結果をグラフで表示する方法が使われています。Pythonを使いこなす必要は当然ありますが、AIメンテくんはC言語やLinux環境で実行するのでこれだけでは不十分です。

今回の授業でRと言う統計ソフトも使って授業をしました。機械学習のライブラリで一部Rソフトが使われていますが、推測統計の応用としてAIの機能が使われている

そもそも一からコードを生成することが出来ればJuyper notebookで良いですが、強化学習や最適化の基礎を押さえながらの作業は有料ソフトのチュートリアルがないと私のレベルでは自ずと限界があります。

多次元データを動的に処理する機能もあります。

Matlabはソフトと対話形式で解析を行うのでエンジニア初心者には親切で実際エンジニア大手でも導入されているソフトです。当然使用料は相当な金額のライセンス料が発生していると思います。

Jupyter notebookは無償で少し触っていますがサンプルやコードはインターネットから拾ってくるしかありません。

因みにこのJupter notebookのコードで有名なAtsushi Sakaiさん（下記コード）に大阪商工会議所のAIコンテストに入賞した際はツイッタで呟いて頂きました。

欧米の大学でAIのテキストとして使われているコード

関西電機のAIに関するアカデミックな情報はAtsushi Sakaiさんのツイッタで入手しています。

そこで今回放送大学の学生ライセンス価格での予算をお願いします。