【レポート】

開発プロセスをスマートにするために必要なこと -MATLAB EXPO 2012基調講演

2012年10月30日、今年もMathWorksの開催するMATLAB EXPO 2012がお台場のホテル グランパシフィック LE DAIBAで開催された。すでに同社のWebサイトから講演資料などもダウンロードできるようになっている。そのMATLAB EXPO 2012であるが、午前中は基調講演、午後が複数トラックに分かれてのテクニカルセッションという構図は従来と同じである。そんなわけで、ここでは午前中の基調講演の内容をお届けしたいと思う。

まず最初に日本法人の代表取締役社長である梨澤利隆氏(Photo01)が挨拶に立ち、今年で11回目の開催となること、あるいはMATLAN EXPOという言葉が日本発であることを簡単に触れた上で、MATLAB EXPOは隔年でテーマを決めており、例えば2009年は「もの作りネットワーク」だったが、2011年には「MATLABが、あなたにもっと近くなる日」というテーマを掲げた事を紹介した。その2011年の基調講演も、いかにMATLAB/Simulinkが身近な課題を解決するか、を並べたものであったが、今年の基調講演はこれをもっと高いレベルから紹介するものになった。

Photo01:Mathworks Japan社長の梨澤利隆氏

梨澤氏の挨拶に続いて、MathWorksのPaul Smith氏が登壇し(Photo02)、「スマート」というキーワードについて語り始めた。スマートという言葉は最近、非常に良く聞くキーワードであるが、その一方でそのスマートの具体的な中身は必ずしも明快とは言えない(Photo03)。そこで、ここから氏は幾つかの「スマート」な実例を挙げてゆく。

Photo02:Paul Smith氏(Director, Consulting Services)

Photo03:スマートフォンをはじめ、スマートグリッドだのスマート家電だの、スマートを頭に戴く単語は多いが、それぞれの意味は違うし、下手をするとその意味するところもしばしば統一されていない事があるのはご存知の通り

まず最初はQuadrotorを使ってのシステムを例にとり(Photo04)、これを使って簡単な建築物を構築するデモ(Photo05)や、複数のQuadrotorを連動させるデモの動画を紹介(Photo06,07)した。このQuadrotorの制御システムの構築に利用されているのがMATLABであり、「スマートなシステム」の開発がMATLABで容易になるとした(Photo08)。

Photo04:Quadrotorそのものはとは4つの回転プロペラをもつラジコンヘリコプターの事。iPad/iPhoneで操作できるバージョンが以前アメリカの空港で売られていた。最近は国内でも買える模様。ただここで出てくるのはまた違うもの

Photo05:これは米ペンシルバニア大学のGRASP Labが研究を行っている、自立制御式のQuadrotorを複数使って、部品のPickup・運搬・組み立てを行うというもの。このムービーそのものは見当たらなかったが、この前段階のものはこちらで鑑賞できる

Photo06:運搬のフェーズでも複数のQuadrotorが連動するケースがあったが、もっと大規模な場合もある

Photo07:こちらは幾つかのテクノロジー系ニュースサイトで話題になった事もあるのでご覧になった方も多いだろう

Photo08:これは複数の自立制御システム相互間の動作をMATLABを使って容易に開発できる、という事例

次の課題はスマートな開発プロセス。例に取り上げられたのはマツダの「SKYACTIV」である(Photo09)。SKYACTIVエンジンの場合、ガソリン/ディーゼル共に世界最高の燃費を狙って設計されたものだが(Photo10)、この設計プロセスにいわゆるVモデル(MDB:Model-Base Design)を利用している(Photo11)。この結果として、開発も順調に行えたのみならず、シミュレーションを利用しての成果も上がった事が示された(Photo12)。

Photo09:SKYACTIVそのものをご存知ない方はこちらを参照。現在はガソリン2L/2.5LのSKYACTIV-G 2.0/2.5とディーゼル2.2LのSKYACTIV-D 2.2の3種類がある

Photo10:具体的にどう低燃費をねらったか、という話は例えばこちらを参照

Photo11:モデルベース開発は自動車メーカーにも次第に浸透しつつあるが、今回ここで取り上げたのはエンジン丸ごとの開発はまだ例が少ないのと、SKYACTIV自身の知名度の高さによるものだろう

Photo12:統計モデルからすぐにパラメータを変更→再構築が簡単に出来ることがモデルベース開発の特徴であることが改めて紹介された

次は「スマートな理解」。これはいわゆる植物の発育に関する大気モデルの話である(Photo13)。これに繋がる話はFLUXNETの話(Photo14)である。FLUXNETのデータ収集にMATLABが役に立っているという話は昨年も紹介があったが、今年はもう少し具体的に、分析結果からどんな事が判るか、という話が示された(Photo15)。また、こうした処理は当然大量のデータ処理が必要になるし、場合によってはアルゴリズムの開発も同時に行うわけで、計算時間は短いほど好ましく、こうしたケースでもMATLABが効果的と説明があった(Photo16)。

Photo13:これは典型的な大気の循環の話をミクロな視野でみたもの

Photo14:このプレゼンテーションは昨年と同じ

Photo15:健全な状態であれば、流れが双方向(オレンジと緑)になるが、干ばつなどの異常気象の場合には、一方向のみの流れになる、という事が統計結果から導出された

Photo16:このプレゼンテーションも昨年と同じ。こうしたビッグデータをどう処理すべきか、というのはSmith氏に続いて行われた丸山宏氏(情報・システム研究機構 統計数理研究所 副所長・教授)の講演テーマであったが、ここでは割愛する

次の事例はルンド大学スコーネ大学病院における事例である(Photo17)。これはちょっと説明が必要だろう。臓器移植を行う場合、その臓器が患者に適合するかどうかが常に問題になる。これに関してルンド大学は、患者と提供者の様々な要因をパラメータ化し、これを利用してシミュレーションを行い、もっとも長期生存率が長くなるような組み合わせを選び出すことで、それまで利用されていた基準による選択の場合と比較して5年生存率を5~10%高める事に成功したという話である。臓器の最適な組み合わせは非常に複雑にも関わらず、通常は時間の制約があるからそうそう判断に時間は掛けられない。こうしたものをMATLABで迅速に決断できるようにした、という話である。

Photo17:この件はこちらのプレスリリースが詳しい

次はスペインのサバデル銀行の事例である(Photo18)。サバデル銀行は取引デスクや営業チーム、トレーダー、バックオフィスや支店に対して新しいツールを模索していた。この要求に対し、まずアナリストがMATLABを使って調査と分析を行い、これにJavaフロントエンドを追加したものを営業向けに、Execlフロントエンドをトレーダーに提供するという形で迅速にシステムが構築できることを示した(Photo19)。

Photo18:サバデル銀行の事例は、MATLAB COMPUTATIONAL FINANCE VISUAL CONFERENCE 2001でもう少し詳細に説明されている

Photo19:結果として、ユーザーの大半がMATLABを直接利用することになったというのは非常に興味深い

コンポーネント開発という事例は、富士通における比較的コンサバティブな用途である(Photo20)が、ここでも協調設計を行うことでより高いレベルでの設計が可能になる、という話が示された(Photo21)。

Photo20:これは富士通セミコンダクターが、高速I/OにおけるCDR(Clock Data Revocery)とこれ用のPLLの設計にMATLAB/Simulinkを行った事例である

Photo21:同社はチップ間の高速Interconnectの設計にあたり、仕様検討の段階でまずMATLAB/Simulinkを使って位相ノイズやジッタの見積もりを行い、ついでトランジスタレベルで回路のコ・シミュレーションを行った

次の事例は、教育である。ミュンヘン工科大学では、航空機「Diamond DA42」を利用しての飛行制御システムの開発を行っている(Photo22)。この制御システムのアルゴリズム開発にSimulinkが利用されており、まずSimulink上で制御アルゴリズムを開発後にその場で動作確認を行い、次いで実機に搭載して、シミュレーションとの差を検証するという手順で行われる。こうした一連の過程がすべて教育として役立っている、という話であった。

Photo22:これを行っているのはミュンヘン工科大学のInstitute of Flight System Dynamics。この一連のシステムに関する説明は、ローダバッハのサイトに詳しいプレゼンテーションがある

Photo23:学生が自らSimulinkを使ってモデルを構築し、それを検証するという形になるため、必然的にここに示したような項目が実現できるという話

最後の事例は、搬送用人工呼吸器の開発に関する話である(Photo24)。こちらは医療機器なので、当然設計には様々な認定が必要だし、高い可用性と安全性/信頼性が必要とされるのは当然であるが、その一方で新機能への要望も高いから、当然内部は複雑化する。これを従来型開発で行う場合は当然様々な困難があるわけだが、Weinmann Medical TechnologyはこのMEDUMATをモデルベースで開発することにした。具体的にはMATLAB/SimulionkにStateflowやEmbedded Coder/DSP System Toolboxなどを組み合わせる(Photo25)事で、開発効率を大幅に改善したことが紹介された(Photo26)。

Photo24:この話はユーザー事例としてMathWorksのページに紹介がある

Photo25:InfineonのMCUにTIのDSPを組み合わせる、という選択はちょっと一般的ではないのだが、シミュレーションの結果としてこれが一番良い組み合わせだと判断したとのことだった

Photo26:40種類の設計の選択肢とは、DSPのアルゴリズムとして候補が40種類あり、これの比較をMATLAB上で行ったという話であった。また60%の設計を再利用とは、MEDUMAT用のSimulink modelをそのまま他のプロセッサ用に転用できたとの話だそうだ

こうした8つの「スマート」な事例を示しながら、開発プロセスをより「スマート」にすることで効率を上げられることを再度強調して(Photo27)、氏は講演を締めくくった。

Photo27:MATLAB/Simulinkを使うだけでスマートになるわけでなく、それをちゃんと生かすことが「スマート」の獲得に繋がるという話であった



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