2022-12-12 二酸化炭素貯留ビジネス 3回シリーズで連載している「海外投融資情報財団(JOI)」機関誌への2回目が掲載されました。今回は、メキシコ湾岸を中心に進む「二酸化炭素貯留ビジネス」について10ページにまとめました。
2022-11-11 『シリコンバレー駐在員が見た欧米の脱炭素イノベーション』 www.ssk21.co.jp シリコンバレーでのお師匠さんの出馬さんが、SSK(新社会システム総合研究所)で講演なされます。 『シリコンバレー駐在員が見た欧米の脱炭素イノベーション』 最新情報満載で極めて有意義な講演になると思います。
2022-11-02 『ドイツの家と街並み図鑑』 久保田由希さんとチカ・キーツマンさん共著の『ドイツの家と街並み図鑑』をさっそくゲット。 綺麗な写真と落ち着いた筆致で、1枚づつページをめくるのが楽しみです。 ネット本とは違って、インクと紙の匂いが良いですね。 『ベルリン・ブランデンブルク 探検隊シリーズ 給水塔』に続く2冊目です。 https://www.amazon.co.jp/ドイツの家と町並み図鑑-久保田-由希/dp/476783063X
2022-11-01 「Yanekara」様 昨日は、「Yanekara」様と、技術的・ビジネス的なブレーンストーミングの後、恒例の飲み会でした。 ハイブリッドインバーターのプロの北川さんをご紹介し、ハワイを含めた製品展開の話で盛り上がりました。 若い人たちの、新しい技術・ビジネスに挑戦される姿を見ると、ワクワクが止まりません。 以下、「Yanekara」のホームページからです。 ーーーーーーーーーー 「Yanekara」は、拡張性の高いハードウェアとクラウドシステムを掛け合わせ、既存のエネルギーシステムを「屋根から」変革していく、東大発のエネルギーテックスタートアップです。 「Yanekara」は電気自動車(EV)の充放電技術を軸に、再生可能エネルギーの大量導入に不可欠な電力需給調整システムを提供する会社です。 私たちは単にハードウェアを売る会社ではありません。EV充放電における革新的なハードウェアとクラウドシステムを一気通貫で開発し、複数台のEVに特化した拡張性の高い充放電システムを社会実装することで、電気とモビリティーをローカルで自給自足できる世界を実現します。 https://yanekara.jp
2022-10-31 将来のエネルギーシステム研究会 早稲田大学「スマート社会技術融合研究機構」の「将来のエネルギーシステム研究会」に参加してきました。 石井先生、矢部先生の講演は大変勉強になりました。 色々な事が同時に進行する過渡期のエネルギー市場の制度設計の難しさを改めて認識しました。 日本はヨーロッパ式の制度設計に振り回されているようにも感じました。 出来たばかりの研究棟はとても綺麗でした。
2022-10-27 メモリズム 日本に戻る度に、お話を伺っている「エイ・オー・テクノロジーズ社」の井上社長(博士)と、(H)時代の大先輩の小高さんと、真剣な打ち合わせ+飲み会。 「エイ・オー・テクノロジーズ社」は、画期的な「メモリズムプロセッサ」を開発中 (→詳細はホームページへ)。 https://aot-slid.com/memorism/ システム設計のボトルネックを解決する極めて現実的な解の話を聞くと、ワクワクドキドキが止まりません。 以下、同社のホームページよりの抜粋です。 ーーーーーーーーーーー 「メモリズムとは」 ・メモリズムプロセッサは、CPUやGPUなど従来型プロセッサが苦手な「データ検出を伴う処理」を肩代わりするプロセッサです。 ・従来型プロセッサとメモリズムプロセッサの分業処理により、「情報処理の近代化と呼ぶに相応しいコンピュータのリニューアル」が実現し、人と地球にやさしいコンピュータに変身いたします。 ・CPUの苦手な処理に比較して、数千倍以上の電力性能となります。 「現在の情報処理」 ・現在のコンピュータ(ノイマン型)は、1946年の誕生以来CPUやメモリ、周辺機器の大幅な性能の向上はありましたが、システムの進化は全く有りませんでした。 「今後の情報処理社会」 ・今後の情報処理の必須ニーズは、低炭素社会への対応はもとより、AI、IoT、BigDataの活用など多岐にわたります。 ・ムーアの法則で知られる半導体の微細化技術が限界に迫り、CPU、GPUの性能が上がりにくくなるので、これまでの情報処理の常識や価値観に捉われないイノベーションが必要となってきます。 「ボトルネック」 ・現在のコンピューティングは、CPUやGPUとメモリが基本となります。 ・CPUはあらゆる種類のデータを処理できるのが特徴であり、GPUは算術演算を得意としていますが、CPUやGPUとメモリ間でデータを授受する際のバスボトルネックが問題となっております。 「データの検出」 ・「データの検出」を伴う処理は、バスボトルネックの影響をまともに受けるため、インデックスを作成するなどの前処理に頼らざるを得ません。 ・しかしながらこの前処理はアルゴリズムが複雑で最適化を図る必要がある事などから、専門家でなければ対応できません。 ・このため情報処理の効率が悪く、それがIoTやAIが進化しにくい原因となっています。