인터넷으로 연결되는 새로운 가치 창출

IoT가 본격적인 보급기를 맞이하고 있다. 모든 것이 인터넷으로 이어지고, 새로운 가치를 창출하는 조류가 가속화되고 있다. 본 특집에서는 이미 도입이 추진되어 성과가 나타난 사례를 중심으로, IoT가 진화한 나라나 기업의 시도, 새롭게 생겨나는 위협이나 리스크, IoT가 만드는 미래의 모습 등 101개의 토픽을 소개한다.

서장. 소비자와 거대 창고를 직결
[IoT 001] 버튼만 누르면 쇼핑이 완결
「상품을 고를 필요도 없다. 최고의 쇼핑을 실현할 수 있다」. 아마존 일본의 하시모토 매니저는「Amazon Dash Button」에 대해 이렇게 표현한다. 아마존은 2016년 12월 5일부터 이 기기를 일본 국내에 제공하기 시작하였다. Dash Button은 버튼을 누르기만 하면 일용품을 주문할 수 있는 단말이다. 미국에서는 2015년부터 제공하고 있다. Dash Button을 개발한 미국 아마존닷컴은, 항상 구매하는 일용품은 최대한 쇼핑에 드는 수고를 줄여야 한다고 생각하였다. 

발매 개시 시점에서 제공된 Dash Button은 41종류다. 소비자가 정기적으로 소비하는 청량음료나 세제와 같은 상품이 주력으로, 각각의 브랜드 업체와 제휴하였다. 하시모토 씨는「발매부터 1주일 만에 절반의 브랜드 버튼이 팔렸다」고 밝혔다.

목적은 「두 개의 데이터」-- 실 주행데이터, 반도체 개발동향

미국의 인텔이 운전지원 시스템용 영상분석 반도체를 생산하는 모빌아이의 인수를 발표했다. 약 1조 7,000억엔이라는 거액을 투자한 이번 인수에 대해 주식시장의 평가가 높지 않음에도 불구하고 인텔은 이번 인수를 통해 장기적 성공의 실현을 위해 원하던 두 개의 “데이터”를 얻게 되었다.

그러나 매출액이 400억엔 정도의 모빌아이의 인수에 대해 시장은 과하다고 보는 듯하다. 그래도 독일의 컨설팅회사, 롤랑 베르제는「단기적인 이익 공헌만으로는 평가할 수 없는, 큰 효과를 생성할 가능성이 있다」고 말한다. 반도체업계에서 자율주행차 개발을 둘러싸고 구조적 변혁이 추진되고 있어, 그 핵심이 될 시스템에 모빌아이는 강점을 가지고 있기 때문이다.

자율주행의 두뇌 기능을 하는 반도체의 패권 다툼이 격화되고 있는 가운데, 통신 반도체 기업 퀄컴은 작년, 차량 반도체 분야에서 세계 시장 점유율 1위의 네덜란드 NXP Semiconductors를 470억달러에 인수한다고 발표. 게임용 영상 반도체를 생산하는 미국의 NVIDIA도 차량 AI의 기수로서 주목 받고 있다.

JAXA, 화성위성을 통해 시료 채취

「인간에게는 미지의 장소에 가고 싶어하는 본능이 있다」. 2016년 10월에 국제우주스테이션에서의 장기 체재를 끝낸 우주항공연구개발기구의 오오니시우주비행사는 이렇게 말한다. 예로부터 인류는 위험을 무릅쓰고 해양이나 육지로 나가 새로운 세계를 개척해 왔다. 과학기술의 진전으로 우리들이 알지 못하는 우주와 심해의 문이 열리려고 하고 있다.

●우주(宇宙)
하야부사 2, 내년에 소혹성「Ryugu」에 도착예정

우주에 대한 높은 관심은 세계 공통이다. 전세계적으로 많은 우주탐사 프로젝트가 진행되고 있으며, 유인우주탐사의 경우는 미국 항공우주국(NASA)의 탐사 프로젝트에 이목이 집중되고 있다. NASA는 신형 우주선「오리온」을 탑재한 신형 대형로켓「SLS」를 2018년에 발사할 계획이다. 장기적으로 화성에 대한 유인탐사 계획을 공표하면서 주목을 받고 있다.

-- 달의 뒤편에 --
SLS에 탑승하여, 대기권보다 바깥 측의「심우주」를 탐사 실증하는 계획도 진행 중이다. 도쿄대학의 나카스카 교수와 후나세 교수, JAXA 등은 지구에서 볼 때 달의 뒤편에 초소형 심우주 탐사기를 항행시키는 계획을 추진한다.

“지능”보다 “창작자”로서의 새로운 AI,「생성(Generative)모델」

「얼굴을 보고 누구인지 알아 맞춘다」「영상에 무엇이 비춰지고 있는지를 말로 표현한다」---. 영상 및 음성 인식 등의 영역에서 화려한 성과를 내고 있는 딥러닝(심층학습)은 인공지능(AI)이라는 말에 걸맞게 지능적이다. 사전에 학습된 방대한 지식을 바탕으로 현실 세계를 인식해 키워드를 통해 사물을 알아 맞출 수 있다.

그러나 AI의 이러한 “지능”에 편중된 이미지에 대해 이젠 다시 생각해 볼 필요가 있다. 미국의 구글 및 페이스북사가 개발을 주도, 최근 1년간 빠르게 확산되고 있는 딥러닝의 일종인 한 새로운 기술이 이미 “지능”이라는 개념만으로는 정의할 수 없는 새로운 기능을 갖추고 있기 때문이다.

이 새로운 기술의 이름은「심층 생성 모델(Deep generation model)」. 이 기술은「사진에 찍혀있는 사물을 인식하는 것」이 아니다. 「사진이라고 하는 고차원적인 데이터 자체를 무(無)에서부터 생성」하는 기능, 일종의 “창작자”와 같은 기능을 가지고 있다. 창작의 기반이 되는 학습 데이터는 여전히 제공되어야 할 필요가 있지만, 그 이후에는 여러 가지 소리만 제공된다면, 그것을 힌트로 계속해서 마치「진짜와 같은 사진」을 만들어낼 수 있다. 

기술자의 판단을 학습시켜 기포상태를 채점

일본 국토개발과 과학정보시스템즈(요코하마 시)와 공동으로 콘크리트 표층품질을 자동 평가하는 시스템을 개발했다. 태블릿 단말 카메라로 촬영한 콘크리트 표면을 인공지능(AI)가 평가한다. 신설콘크리트의 표면에 생긴「기포」의 상태를 1~4점으로 정량적인 채점이 가능하다. 타설 시의 다짐을 철저히 하지 않으면 표면에 기포가 남아서 열화의 원인이 될 수 있다. 기포의 크기가 작고 수가 적을수록 점수를 높게 측정해, 품질이 높은 것으로 간주한다. 기존에는 사람이 눈으로 채점해 왔으며, 평가자의 기량 등에 따라 결과가 달라지는 문제가 있었다.

시스템의 개발에 있어서는 콘크리트 진단사 등의 자격을 가진 일본 국토개발의 기술자가 콘크리트 구조물의 표면을 육안으로 평가하여 점수를 매긴다. 평가할 때에는 국토교통성 토호쿠(東北)지방정비국이 품질 향상을 위해 사용하는 표층외관 평가시트 등을 참고한다. 그렇게 되면, 시스템이 스스로 데이터의 특징을 학습하여 전문가와 같은 판단이 가능하게 된다. 「딥 러닝(심층학습)」이라고 부르는 인공지능 기술을 적용했다.

5대 재생가능 에너지 시스템과 비즈니스 모델

동일본 대지진과 후쿠시마 원자력발전소 사고발생으로부터 5년이 지나고, 그 기억은 우리들로부터 점점 희미하게 잊혀져 가고 있다. 그러나 이 사고로 인해, 원전의 안전신화가 붕괴되고 원자력발전이 국가의 전력공급을 담당하는 주역의 자리에서 밀려나 다시는 되돌아 갈 수 없게 되었다.

한편, 태풍의 대형화와 폭탄저기압, 집중호우, 대형허리케인 등이 빈발하게 되어, 지구온난화의 악영향이 점점 커지고 있다. 재해 시에 국한되지 않고, 우리들의 일상생활 중에서도 혹서나 이상기상 등이 지금까지와는 다른 양상이 나타나고 있는 것을 피부로 느낄 수 있게 되었다.

이에 따라 최근 주역으로 등장하게 된 것이 재생가능 에너지이다. 재생에너지는 안심·안전 그리고 지구환경에 친화적인 에너지로, 태양, 바람, 바이오매스, 지열, 물과 같은 대자연의 혜택을 이용합니다. 또한 지하자원이 부족하고 석유나 석탄과 같은 화석연료를 해외로부터의 수입에 의존하고 있는 국가에게는, 자신이 조달할 수 있다는 이점도 있다.

● 특집에 있어서 (Introduction)
Takahiko Akiyama / 각슈인 대학 이학부 화학과 교수

2000년에 List, Lerner, Barbas 등에 의한 L-프로린을 사용한 분자간 알돌 반응(Aldol reaction)이 보고되어, 또한 올해 MacMillan등에 의해 MacMillan 매체를 사용한 비대칭 Diels-Alder 반응이 보고되자, 촉매 활성을 가진 유기소분자, 즉「유기분자 촉매」를 촉매로 사용한 합성반응의 개발 연구가 폭발적으로 확산되었다.

유기분자 촉매는 지금까지 15년간 큰 발전을 이뤄왔으며, 이번 특집에서는 대학의 연구자 및 기업의 연구자에 의한 유기분자 촉매를 사용한 최첨단의 연구 성과에 대해 소개하려고 한다.