4. 電池のモデル作成

4.1 等価回路を使った古典的アプローチによる解釈

ランドルス型等価回路

LCRメーターで等価回路を解析

動物にたとえた等価回路

電極の中だけでも大変なのに、電池、バッテリー、バッテリーシステムに等価回路を設定するのは至難の業です。 コンピュータにお任せしてＡＩを使いましょう。

4.2 クラウドデータロガーとインピーダンスのビックデータ化

• 伊藤智博、神保雄次. オペレーティングシステムとデータベース～ビッグデータと機械学習～ ～ . 山形大学, 情報処理概論 講義ノート, 2018. https://edu.yz.yamagata-u.ac.jp/developer/Asp/Youzan/@Lecture.asp?nLectureID=4731 , （参照 2020-10-15）.

バッテリーセルジェネレータ

ＡＤ変換とＤＡ変換

ライブコンサートをライブ配信で楽しむことを考えてみましょう。

ライブの音声は、もともとは空気の圧力変化です。 この圧力の変化量をマイクを使って電圧の変化量に変えます。 このように量から量への変換をアナログ処理と言ったりします。 次に、電圧の変化量を数字にします。電圧と時間を数字にします。 この量を数字にする変換をアナログデジタル変換（ＡＤ変換）と言います。

この数字を通信回線を使って送ります。

今度は数字を、電圧の変化量にします。数字を電圧と時間にします。 この数字を量にする変換をデジタルアナログ変換（ＤＡ変換）と言います。 そしてその電圧でスピーカーを駆動し、空気の圧力変化にします。 これで、視聴者がライブを聞けるわけです。

ここでマイクなどをセンサー、スピーカーなどをアクチュエータと言います。

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13.情報処理概論 12.無機工業化学 8.工業概論

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ＡＤ・ＤＡ変換の精度

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量子化によるノイズ(ビット深度と分解能）

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フルスケール例/V	ビット深度	ステップ	分解能/mV	コメント
0-5V	8	256	19	初期のデジタルビデオ
0-10V	12	4096	2	初期のアナログ計測
0-20V	16	65536	0.3	ＣＤオーディオ
0-20V	24	16777216	0.0011	スマホ、ＰＣサウンド

アナログ信号をどのくらいの細かさでデジタル表現できるかを示す指標を分解能と言います ^{1 )} 。

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ビット深度と解像度

高
中
低
	低	中	高

ビット深度が低いと色 数が少なくなります。 ヒメシャラの花の 色 は、背景の色と区別がつかなくなります。 解像度（画素数）が低いと矩形（ブロック）になります。 ブロックノイズ は、解像度（画素数）の 量子化ノイズです。 ビット深度が低く、解像度（画素数）が低いほど、情報量も小さくなります。

ファイルからクラウドへ

コンピューティング（計算）もストレージ（記憶）もクラウドでやる時代です。 端末に求められるのは、ユーザーとの情報のやりとりのみです。 サーバーから見て、情報をやりとりしているのが間違いなくそのユーザーなのか、セキュリティと認証技術が問われます。

4.3 電池のモニタリングのためのネットワークインフラ

電池とインターネット

電池の状態をデジタル化してクラウドに蓄積しないとＢＭＳは成立しない時代です。

資産管理になりますか？所有者の個人情報をどう守りますか？関連する法律はどうなりますか？

アナログ通信とデジタル通信

ＡＭ変調とＰＣＭ変調

スマートグリッドでの情報通信の流れ

エネルギーと ネットがつながりつつあります。 電池が物質とエネルギーを橋渡しするものだとすれば、 ネットは情報を橋渡しするものです。

情報網と電力網をあわせたスマートグリッド構想が進んでいます。

• スマートHEMS : HEMS（ヘムス）とは？
  Panasonic Corporation. . http://www2.panasonic.biz/es/densetsu/aiseg/hems/about/index.html. ,2018-4-3 （ 参照 2018-4-3 ） .

山形大学の太陽光発電とリチウムイオン電池

©S.Okuyama

米沢キャンパスだけで、 1500kWもの 電力を使っています。 太陽光発電で賄えるのは、 昼間の日光があるときで、せいぜい30kW。 再生可能エネルギー の太陽光だけでは、電気が全然足りません。

スマートグリッドでは、 センサーを使って電力を計測し、 インターネットの通信を使って、 発電量を制御します。 気候 に左右されやすい再生可能エネルギーでは、余剰電力を 電池 に蓄えます。

XMLでデータ交換することもできます。

ＦＩＴ終了を睨んだハイブリット蓄電池

スタック構造をもったハイブリット蓄電池。

• https://www.smartsolar.co.jp/smartchikuden/lp/

4.4 機械学習とビッグデータを活用したモデルの構築

• アナログセンサーのデータをAIで
  Impress Corporation. . https://sgforum.impress.co.jp/news/4683. ,2020-9-24 （ 参照 2020-9-24 ） .

フーリエ変換と機械学習（ＡＩ）に共通するのは行列演算

11 情報処理概論 15 品質管理 07 技術者倫理 1224 1217 1210 0205

2023年3月14日 Google、Gmailやドキュメントに生成系AI機能が追加された。 ChatGPT もとどまるところを知らない。人工知能（ＡＩ）はどこへ向かうのか？

人工知能（ＡＩ）はいろいろなジャンルがあるが、 今言われているのは、機械学習とディープラーニングと言われるもの。 ビッグデータの存在が前提となる。 ビッグデータを扱うのに配列（行列）の演算をやらないとならない。

数式 例えば数学の知識が必要となるのは、ゲーム開発や人工知能、統計学などで、とても限られています。そのため、文系でもプログラミング習得を諦める必要は全くありません。

Phthon (パイソン）は、多様なデータ構造が組み込まれているので、データ処理しやすい 言語です。 Anaconda（アナコンダ）や、 Google Colaboratoy などの開発環境があります。 Phthonには、数値計算ライブラリNumPyがあります。 NumPyは、CやふFORTRANで、実装されていて、高速で実行できます。 ほかにも、Matplotlib(グラフ描画ライブラリ） pandas(データ分析ライブラリ） TensorFlow(機械学習ライブラリ）　OpenCV（画像処理ライブラリ） など便利なライブラリが多数あります。

tensorflow.org 文系

電池のインピーダンスを測定するということは、医師が聴診器で患者の胸の音を聞くようなものである。今後管理すべき電池が多くなり、深刻な医師不足に悩む前に、今から手を打つ方が良い。それには、バッテリーシステムに発生した障害を管理者に自動的に通知するようなシステムを作るのにＡＩを活用すべきである。