高分子材料のコンパウンドや接着剤の開発その他で、SPは活用されるが、この値が経験知であり、形式知ではないことをご存知だろうか。
アカデミアで研究されているので形式知と誤解している人は多い。アカデミアでは、経験知だからこれを形式知まで高めようと無駄な努力をしているのだ。
高分子のSPを唯一の値として定めることは不可能であり、大抵はある範囲を持った値になるはずである。高分子のSPを唯一の値として決定できる、と考えている人は、自然現象を良く知らない人である。
一方χパラメーターはこのあたりを良く考えており、その本質は自由エネルギー変化である。ところがχをSPから求めることができる、という説明が教科書に載っていたりするから、これまた問題を含んでくる。
技術開発をするときに参考値としてSPからχパラメーターを求めるのは問題ないが、これでもって形式知を論じようとしている人は、科学を良く知らない人、と言われても仕方がない。SPから求められるχはあくまで参考値である。
例えばPPSと６ナイロンのχパラメーターは、正から０未満まで温度と応力により変化して、混練時にカオス混合を行うと相溶させることができる。そしてその時透明なストランドを弾くことが可能だ。
このストランドは数年透明であり、数年間のレピュテーション運動によりスピノーダル分解し、ある日急激に白濁する。
このような現象を観察すると、χが経時で変化するパラメーターであることを理解できるが、このようなことが教科書に書かれていない。新しいポリマーアロイ開発には重要なアイデアとなる。
あるいは、接着剤の設計でもχが経時で変化するパラメーターであることを理解しておれば、劣化問題で失敗することはない。
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マイクロソフトの表計算ソフト「エクセル」にもPythonが搭載されたと８月に発表された。エクセルには、ビジュアルBASIC（VB）が搭載されているにも関わらずPythonコンパイラーの機能までついたのです。
この事実から、マイクロソフトがどのようにPythonを捉えているのかが理解できます。VBは、単なるBASICではなくオブジェクト指向を実装するところまで拡張され、Python並みに使いやすい言語です。
しかし、無料で先端のAIライブラリーを使用可能なPythonの便利さと比較しますと見劣りします。未だにCやC＋＋の利用者がVBよりも多いという実態からみてもライブラリーの豊富さというメリットはプログラミング言語として重視される点です。
Pythonの利用者は急激に増えており、今やプログラミング言語としてユーザー数はトップとなっています。新規Pythonユーザーにはこれまでプログラミングをした経験の無い人も多いと言われています。
これは、マイコンが登場した１９７０年代の状況と似ております。１６ビット機が登場しW95が普及するまでの１５年間、マイコンを何に使えるかが話題になっていました。
そして、技術者や学生の一部はそれにより自己の能力が拡張されることに気づき、MS-DOS時代にはマイコンを使いこなす人とそうでない人の間にITリテラシーの格差が生まれました。
今同じことがPythonで起きている、と言えばご理解いただけるのではないでしょうか。例えば、小生はPythonプログラムシートをそのまま実験ノートの代わりにしています。
タグチメソッドを行う時にはTM解析用のPythonのプログラムコードを吐き出してくれるエキスパートシステムをPythonで開発し、それでプログラムコードとデータを一発で得られるようにしています。
TMにつきましては、データとその解析プログラムを一緒にしておくと便利です。TM解析プログラムは生成系AIの利用ができません。詳細お問い合わせください。
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論理学の完成で科学が誕生したと言われている。また、その少し前にワットの蒸気機関の発明で産業革命が起きていた。そして、その産業革命は、科学により加速され、現在に至るまで人類史で稀に見る大きな変革を成し遂げた。
この大きな変革のなかで、さらに４－５０年ごとのイノベーションが起きており、DXあるいは第三の波と呼ばれているこの数十年のイノベーションは、産業革命の総仕上げと言われたりしている。すなわち、今という時代は産業革命に続く次の発展の準備の時である。
そのような視点で見ると第一次AIブームから第三次AIブームへのイノベーションが、まさしくそれにあたるのではないかと気づく。この気づきは重要である。
似非科学評論家が１９８０年代に跋扈したため、科学という哲学が訳の分からない状態になっている。科学は論理学の誕生とともに成立した、と最初に書いたが、これはマッハ力学史から引用している。
そこには、仮説設定し帰納的に論理を展開し真となった形式知を積み重ねてゆくのが、本来の科学の姿勢と述べられている。ニュートンさえも非科学的思考展開という厳しい評価である。
ただ、そのようにして明らかにされた形式知の体系が貧弱な場合には、形式知だけで目の前の問題を解くことができないので経験知も使用したりして技術を開発してゆく。
科学的に開発された技術とは、この行為が厳密に行われたものであって、経験知とか形式知とか認識せずに味噌糞一緒にして開発された技術は、わざわざ科学的と名のる必要はなく、技術であることを堂々と主張すればよい、と思っている。
「技術の日産」は子供のころから聞きなれたフレーズで、好きである。科学、科学と叫ばれていた時代から、あえて「技術の日産」と主張するには勇気がいったであろうと思う。
e-Powerは、科学的に考えたらトヨタのハイブリッドに燃費で負ける。しかし、街乗りでは、互角の燃費となる。それだけではない。スバルの水平対向エンジン顔負けのスムーズなきびきびとした走りである。
小さなエンジンで２０００ｃｃ級のエンジンと同等のパワーが得られたりしているところもすごい。この点はあまり知られていないが、オーラの乗り味は２０００ｃｃ以上のエンジン車のような感覚である。これは、科学の成果というよりも工夫による技術の成果である。
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コロナ禍でよく知られるようになったクラスターという言葉だが、クラスター生成により急変する現象としてパーコレーション転移が知られている。
パーコレーションについて最初に話題になり議論されたのは、１９５０年代で、カリフォルニアで起きた山火事を数学者が議論した時にクラスターという言葉が登場している。
ところが、材料物性の考察にパーコレーションが使われるようになったのは、１９８０年代のセラミックフィーバーで、１９９０年代から日本化学会でも一般化した。
数学者の議論から遅れること３０年で材料科学者たちがパーコレーションに興味を持つに至ったのは、というよりも、なぜ３０年も遅れたのかと考えた方が良い。
原因は混合則あるいは複合則が材料科学で使われてきたためである。これは経験則と言ってよい法則で、形式知と経験知とを混同して研究を続けてきたからである。
形式知と経験知との混同はマテリアルズインフォマティクスやその他でも見られ、例えばSP値も同様である。科学とは形式知の体系であり、経験知を形式知と同様の扱いで科学に持ち込む危険性は、パーコレーションに関する材料科学者の認識が３０年以上遅れたことからも理解できると思う。
さて、パーコレーションにおけるクラスターの機能については、「Pythonで理解するパーコレーション転移」で解説しているので問いあわせていただきたい。
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タグチメソッド初心者あるいはこれからタグチメソッドを学んでみたい方のために、このセミナーは企画されています。
タグチメソッド解析プログラムを生成するAIプログラム、これは第二次AIブームで流行したエキスパートシステムですが、これを利用して解説しています。
Pythonを知らない人のためにPythonプログラミングについて最初に解説します。Pythonはマルチパラダイム言語なので、スクリプト言語の側面から初心者用の解説を行います。
すなわち、難解なアルゴリズムを設計し、構造化プログラミングやオブジェクト指向プログラミングの項目は紹介のみです。
ただし、タグチメソッドを理解するためにオブジェクト指向を学んだ方が近道なので、オブジェクト指向については、少し詳しく説明します。
セミナーの開講日を設定していませんが、受講希望をご連絡いただければ明日でも開講いたします。お問い合わせください。
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今やPythonは常識で、Pythonの無料セミナーが流行している。弊社では、日々実務でタグチメソッドを活用している技術者むけに表題のセミナーを企画しました。
弊社のセミナーでは、タグチメソッドで実験計画を立て、それを入力すると、タグチメソッドのPythonプログロムを吐き出してくれるプログラムを開発しました。
第二次ＡＩブームにおいて流行したエキスパートシステムですが、データ入力もできるようになっている。またエクセルでデータ入力し、それをファイルとしてデータ読み込みもできるように工夫している。
このようなソフトを開発した背景には、現在の生成系ＡＩでタグチメソッドについて質問すると満足な答えが出てこないことがある。とりわけ、解析ソフトを作ろうとしてChatGPTに質問すると使い物にならないプログラムを教えてくれる。
このようなイライラが高じて自分用に開発したのだが、セミナー受講者にはβ版として無料配布したい。タグチメソッドについてはＡｎｎｏｖａというプログラムがあるが、意外と使いにくい。
無料のPythonを使って、自分の思い通りのタグチメソッドをサクサクと行うのがＤＸが完了した時代の技術者の姿だろう。開催日は参加希望者と調整して決めますので、お問い合わせください。
一人で参加される場合には３万円、２人の場合は二人で５万円、３人の場合には３人で６万円、４人の場合には４人で７万円、５人の場合には、５人で８万円という割引価格を設定しています。
５人以上の場合にはお問い合わせください。
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７０歳以上の知識労働者が増加し、経済的に余裕ができた７０歳以上によるシルバーマーケットが形成されてGDPが増加する。
元気な老人による社会参加が活発になり、保育問題が解決され少子化問題に改善の兆しが見えてくる。また、自動化された植物工場や魚の陸上養殖工場が地方に作られるようになり、高齢者の職場として注目される。
地方に高齢者の職場増加と物価の安さ、豊かな自然の風景から高齢労働者の地方移住が流行する。これが外国人観光客の増加とともに摩擦が生じ新たな問題を生み出す。
都会は若者中心となり新たな文化が生まれるが風俗の乱れ、都会に残った元気な老人との摩擦が問題となり、一方地方は勤労高齢者が増加し医師不足となる。
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環境対応技術の開発が急務であり、このトレンドは今後も１０年続くと思われる。発泡スチロールやペットボトルのリサイクル率は、すでに７０％を超え、他のプラスチックについてもリサイクル率が向上すると思われる。
問題となるのは、様々なプラスチックが混ざり合った状態のゴミである。サーマルリサイクル以外に用途が無さそうであるが、ケミカルリサイクルに可能性がある。
プラスチックのリサイクル技術には、ケミカルリサイクルとフィジカルリサイクルがある、とされているが、後者は、プラスチックを粉砕し洗浄後ペレットにして用いる技術である。
PETボトルのリサイクルは大半がフィジカルリサイクルであり、ケミカルリサイクルは、一部行われているだけである。食品に用いるリサイクル材は、食品衛生法の観点からケミカルリサイクルが好ましいとされてきたが、サントリーの努力でフィジカルリサイクル技術も行われるようになった。
フィジカルリサイクル技術で問題となった、バージン材よりも多くなる低分子物質であり、環境ホルモンの可能性も指摘されていたが、実績を重ね問題の無いことを科学的に確認できたらしい。
今食品トレイについても同様の手法でフィジカルリサイクルの食品分野の可能性検討が行われているが、まだめどが立っていないようだ。
当方は科学的に安全性が確認されても食品分野にフィジカルリサイクル材を用いるべきではない、と考えてきたが、世の中の流れは、科学的に安全であれば、となってきた。
ＰＥTボトルのリサイクル材に関して、早期退職日を２０１１年３月１１日に設定して、２種類開発している。このリサイクル材開発は中国ローカル企業と行ったのだが、使用量が伸びているという。
コニカミノルタはこのリサイクル材も含め、他のリサイクル技術を自前で開発し、現在は５０％以上のリサイクル材使用率を誇るという。技術の伝承がうまくいっているようだ。
このコニカミノルタが開発したリサイクルプラスチックに、５種のプラごみをペットボトルリサイクル材７０％に５種のプラごみ２０％を使い、リサイクル材を開発している。すなわち、どうしようもない混ざり合ったプラごみをフィジカルリサイクルで用いる技術の可能性はある。
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バイオ燃料などの代用燃料が自動車用に普及し、街にはEVとハイブリッド車が主流になっている。環境対応の代用燃料でも二酸化炭素は出る。ガソリンスタンドでは二酸化炭素回収装置が稼働しており、空気中から二酸化炭素をどれだけ回収したのかを表示している。
二酸化炭素の回収量に応じてガソリン税が変化し、それがガソリン価格に反映するようになっている。ガソリンスタンドの価格競争は二酸化炭素回収競争となり、都市部のガソリンスタンド撤退に歯止めがかかる。
高速道路にも二酸化炭素回収装置が設置されており、通行料金にその回収量が反映する仕組みができている。渋滞がひどくなると交通料金が下がる仕組みが出来上がる。
回収された二酸化炭素を用いた有機合成技術が実用化されており、プラスチックのケミカルリサイクルとともに、日本の環境対応技術として定着する。
高分子材料の生産量の７０％がリサイクルされており、自動車に使用されているプラスチックはリサイクル率７０％に到達。また、自動車の屋根には太陽電池がオプションとして設定され、家庭用電源としても使われている。
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４０年後は、AIが人間の心の弱さをサポートする予測をしたが、３０年後は、自動運転が当たり前な社会となっており、街は無電柱化、ビルの屋上には、無人運転用のアンテナとか分散発電用の太陽光パネルなどが並び、屋上で煙草を吸う場所がなくなっている。
もっとも、たばこ税は今後も値上がりし、タバコ人口は２０年後に麻薬人口と同じになっているかもしれない。健康にも悪くお金がかかるタバコは、輸入品がシェアを占める時代になるのではないか。
また、吸い殻のリサイクル技術がヒットし、街からタバコの吸い殻が消えているかもしれない。リサイクルではなく、電子タバコの進化系として香りだけ楽しむタバコになっているかもしれない。
嗜好品のコーヒーは、異常気象でコーヒー豆が高価となり、代用珈琲を原料にしたインスタントコーヒーが主流になっているかもしれない。
人型ロボットが当たり前となり、喫茶店ではロボットがインスタントコーヒーを提供し、人件費の高騰に対応できる時代となっている。
人型ロボットで問題となるのは、容姿のデザインが著作権として認められるようになっているかもしれない。今はAI画像の美男美女が溢れていても問題となっていないが、３０年後は、美の数値化が可能となっており、その数値の組み合わせが実用新案として溢れている。
今７０年前のスターの声をサンプリングし、それを加工して気持ちの良い声を創り出すテクノロジーを研究しておくと、それを３０年後は使えるのかもしれない。声や容姿と言った無形の販売ビジネスが生まれているかもしれない。
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