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IoT開発に必要なもの 第6回:データ分析技術はF1でも大活躍!

IoT開発に必要とされるデータ分析技術

IoTの開発には、データ分析技術が欠かせません。IoTは、モノ→ネット→データ分析→データでモノを制御の4つの工程から成り立っており、IoTデバイスが収集する大量のデータを解析し、さまざまなサービスに役立てることができます。その情報の管理や分析は、人力ではできません。コンピュータによる適切な分析が必要で、さまざまなAIや機械学習なども利用して分析されています。

IoT for Automotiveは、自動車にまつわる情報分析に特化した分析技術です。あまりに情報が膨大なため、専用のデータセンターを持ち、そこで集中的に分析しています。IoTデバイスは小型過ぎて、分析の機能を持たせることができないので、IoTデバイスそのものは、データを収集してサーバーに送るだけの役割を果たします。


IoT for Automotive

IoT for Automotiveは、IBMが開発したデータ分析技術です。
マクラーレン・ホンダが採用した同技術では、F1マシン等にセンサーを取り付け、収集したデータを分析することでレース中の故障検知や残燃料の予測等を行うことができます。
走行状況をリアルタイムに知らせてくれる他、パワーユニットの異常を検出してくれます。パラメータは160にものぼり、1レースごとに収集するデータは5GBになります。

センサーが読み取ったデータは、ネットワークを介してエンジニアにも送られます。世界各国のサーキットのレース場と、国内開発拠点である栃木県さくら市と、マクラーレンの英国拠点を専用線でつないで、パワーユニットの監視を可能とします。
そして解析結果は現場のクルーがタブレットを使って閲覧します。
解析を現場で行わず、いったん栃木で行うのは、レギュレーションによって現場にいられる人数に制限があるためです。

センサーから発信される160のパラメータによって、温度、圧力、パワーレベルなどを確認できます。また、複雑化した仕組みを、各種パラメータを使って分析し、最適なマシンセッティングに反映することができます。

現在は、ひとつひとつのパラメータをチェックして、動作を確認しているのですが、今後は、ひとつのパラメータだけでは検出できないようなトラブルなどを、複数のパラメータを使って検知できるようにしていきたいと考えているようです。

またIBMは富士重工と協力し、クラウドを基盤としたソリューションであるIoT for Automotiveを活用し、高度運転支援システムを発展させていきたい考えです。今後は人工知能を使って、より高度な分析が行えるようになりそうです。

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まとめ

IoTの開発に必要なデータ分析技術。今回ご紹介したIoT for Automotiveは、F1という最新技術が結集する世界でも、一般的に普及している電気自動車でも使われています。
規模の大小に関わらず、データ分析技術はIoTに欠かせない技術なのです。

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