KK's Room

    私の、仕事・趣味・興味・思考を記録しておく場所にしています。2010年2月27日から開設しました。初回だけ、「0:初めまして」シリーズをお読いただけるとありがたいです。

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    最適解よりも、それを導くパラメータを把握せよ

    2010.04.07

    category : 2.1 シミュレーションと最適化

    最適化に関する事例や論文を見ると、重量がX%削減、性能がY%向上など、出力値のみを結論として述べているケースが非常に多い。そういう私も事例をお客様に紹介する際は、手っ取り早く成果を目立たせる意味で、結果しか説明しない場合が多いのであるが。

    本来、設計で理解すべきは、出力値がいかに向上したか、以上に、それを実現している設計変数(設計パラメータ)の組み合わせだ。出力値のみに着目してしまうと、そのケースはそれでいいだろうが、応用がきかず別のケースになったときに、同じような計算をもう一度繰り返すことになる。

    ところが、設計パラメータのパターンとひも付けで理解しておけば学習効果により、推測が可能になり、ノウハウとして蓄積できるはずだ。これを、システム化することで、従来熟練者が10数年かけて獲得してきたノウハウを、1年程度で得られる可能性だってでてくる。

    シミュレーションと最適化を行う目的は、現在の設計を効率よく行うことだけではなく、過去のデータを知的資産として利用し、将来ありうべき可能な設計案に対する対応を瞬時に立てられる意思決定支援システムに作り上げていくことだと考える。このテーマは私のライフワークとして追い続けるつもり。

    出力値から、設計パラメータを求めることはできない。逆問題だから。一方、設計パラメータが分かりさえすれば、出力値は、いつでも計算できる。だから、希望する出力や制約範囲に収まる設計パラメータの組み合わせの特徴を把握しておけば、あとは、その組み合わせの中から他の条件を加えて絞り込むだけで、答えをすぐに探索できる。

    ”設計変数のパターンとひも付けで理解”とさらりと書いたけれども、これのありがたさを詳しく説明しようとすると、技術的になりすぎるので、今は割愛せざるを得ないのが、残念。もう少しして私の頭がこなれてきて、上手に説明できるようになったら書くことにしよう。興味のある方は、楽しみにしておいて。

    今日のテーマは難しくなってしまった。難しそうに見えることも本当は、わかりやすく説明することができるはず。それができないと自分でイライラしてしまう。まだまだ、修業が足りない。

    とりあえず今日のところは、これで我慢してブログにアップすることにして、後で、もっとこなれた説明を試みなくては。


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                                 今日の1枚
    2010/4/7
    家にいて、とにかくシャッターを押したくなる時がある。そういうときは、無理やり被写体を探す、あるいは作る。のどが渇いて飲み物が欲しくなるのと同じく、何か本能的な欲求のような感じだ。それはそれで、なけなしの感性がどん欲になっていて、面白い写真が撮れることがある。
    @自宅 - Canon 20D -
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    物-1-2010.4.7:e20d_ 02332r1_edited 

     

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                                 今日の1曲
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    ロンドン・エッセイロンドン・エッセイ
    (2006/09/20)
    木村大

    商品詳細を見る

    [ロンドンデリーの歌]
    木村大というギター奏者を知ったのはごく最近。最初は、「カリフォルニアの風」で知った。「ロンドン・エッセイ」というアルバムにはいい曲がたくさん入っているけれど、昔から好きだった「ロンドンデリーの歌」をギターで聴くのは初めてだった。この人のギターの音は私の好みだということがわかった、いい一枚。

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    tags : 最適化 EOS20D 

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    Software Robotでコンピュータ作業を自動化

    2010.03.09

    category : 2.1 シミュレーションと最適化

    3/3の記事で、Software Robotという概念に基づいて、GEにて革新的なツールが開発された逸話を紹介した。この技術で何が新たに実現されて、何が変わったのだろうか。

     

    実現されたことは、設計者の業務時間の大半を占めていたコンピュータ上での対話型作業の大半が自動化ということだ。たったそれだけのことで、実は、下記に示すように設計業務が根本的に変わることが分かる。

     

    1)作業時間の激減(1/5-1/20)と人為ミスゼロ
    2)思考と判断という業務へ集中できる
    3)人の経験や技術に依存しない
    4) より多くの設計方案を効率よく検討できる

     

    まず、1)は定量的な成果として、上司や経営層にもわかりやすい。時間激減効果は、このツールを使えばだれでもすぐに実証できる。人為ミスゼロの波及効果は広い。なぜなら、人間が行う作業には人為ミスが潜在的につきものであるから、ミスがないかをチェックする人や作業が発生する。自動化すれば、それらの作業は一切不要になる。

     

    最も重要なのは、2)だ。マニュアル作業で行っているときは、作業の方に忙殺され、別の案を考えるのは、作業の合間に行うといった方がいいだろう。ところが手順を自動化してしまえば、本来設計者が行うべき業務である思考と判断に集中した時間が確保できる。1)のように定量的には見えないが、確実に業務レベルが向上するもっとも重要な効果だ。

     

    3)は、作業手順を標準化できると言い換えた方が分かりやすいだろう。熟練者しかできなかった複雑な手順も標準化されてしまえば、経験の浅い人でも作業が可能になる。熟練者は、煩わしい作業から解放され、さらに高度な業務に従事できる。組織能力が向上するということである。

     

    4)の意味するところは、コンピュータ上でパラメータを変えて繰返しシミュレーションを行うことができるので、手作業で例えば2日で10ケースしか検討できなかたものが、同じ2日で数百~数千ケースの組み合わせのパラメータスタディを極めて効率的に行うことができる、ということである。これだけ増えるならば、量が変じて質の転換となる。このポイントは、別の大きなテーマになる。

     

    繰り返すが、作業を標準化し、手順を自動してコンピュータで行わせるというだけで、これだけの効果が出るのだ。このことは、もっと世の中に知られていいことだ。単純な原理こそが、世の中を大きく変える。Dr. Siu Tongは、Software Robotの概念を想起した時、産業革命を思い出しながらこれらのことを一瞬で見抜いたのであろう。GEは、1980年代にすでにその恩恵をたっぷり受けていた。

     

    しかし、日本はソフトウエアの産業革命ともいえる、この技術の恩恵を十分に受けているとはいえない。産業革命前のままである。往々にして、手順を自動化する効果というと、1)の定量的な直接効果だけに着目しがちだが、それだけでは本質を見ていないことになる。2)から4)までの効果も十分に理解してきっちりと抑える必要がある。

     

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                                 今日の1枚
    2010/3/9
    横浜にしばし出かける。いい被写体が至る所にあるので。でも気に入った写真は、たいてい偶然の出会いの時に撮れてしまう。実は、偶然をおびき寄せるために出かけるのだ、ということに気付いた。  -  Lumix FZ20 -
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    tags : シミュレーション 最適化 つなぐ技術 FZ20 

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    サンプリングから学ぶ=攻撃の要は偵察にあり

    2010.03.07

    category : 2.1 シミュレーションと最適化

    「最適設計支援ソフト」という標語でソフトウエアを紹介し始めて、すぐに気付いたのは、聞く人に二つのタイプがあるということだ。

    一つは、最適化アルゴリズムを自分で書いたり、試したりしたことのある人で、たいがいはあまりいい経験をしていない。したがって反応は、そんなに簡単に最適解は探せない、初期値によって最適解が異なる、計算回数が増えて困る、などそれぞれの意見はある意味で正しいのだが、それを回避する対策や別の方法を持たないために、最適化探索とはこういうものだという、固定観念を持ってしまっていることが多かった。

    最適化技術に関する初心者に共通するもうひとつのタイプは、いままでの設計よりもいい解が必ず見つかるのか、最適解ということを保証してくれないと困る、これまでと同じ解しか出なかったら意味がない、など。これらの意見は、最適化に対する過度な期待から、“最適解”自体にのみ注目していることから来る、偏った見方である。

    この見方は、結果ではなく探索プロセスに主眼を置くことを説明すると修正できる。すなわち、いきなり最適解の探索を実施するのではなく、実験計画法などのようなサンプリング手法を適用して、設計空間を分析して、理解するというステップを踏めばよい。

    次のステップとして最適解の探索を行うことで、その解の意味、位置づけ、最適である理由、代替案なども把握できるのである。過去に最適化にいい経験をしていない人たちの大半は、はやり、サンプリングのステップを経ていない場合が多かった。

    これは特別に習得しなければならないノウハウというほどのものではなく、自分が解探索をするとしたら何をしないといけないかを、素直に考えることで自然と出てくる手順である。例えば、熟練設計者は過去の設計経験から十分なサンプリングを(それと知らず)行っていて、それを踏まえて新たな問題に対する最適解を”勘と経験“で導いているわけである。

    シミュレーションで設計し最適解を探索するということになったとたんに、サンプリングのプロセスを省略してしまい、答えがストンと出て来ると思いこんでしまうのが間違いのもとなのだ。前に「最適解は失敗の学習結果」で書いたように、失敗(サンプリング)をせずに、成功(最適解)を得ることはあり得ないし、得たとしてもどうして最適なのか理解できない。

    こういうことは、教科書には書いていないが、実務上はものすごく重要な手順なのである。アルゴリズムは学ばなくてもいいが、こういう手順は体にしみこませておく必要がある。新しいツールが登場しても、変えるべき部分とやり方を変えてはいけない部分は必ずある。ツールをうまく使いこなせるかどうかの条件の一つであろう。お客様に説明するとき、必ずこの点を徹底的に説明する。「アルゴリズムを学ぶのは難しいかもしれないが、手順を理解するのは常識で十分。」

    唐突かもしれないが、軍隊でいう偵察行動は、サンプリング的なアクションだ。偵察(サンプリング)なしに、いきなり攻撃(最適化)しないのと同じである。攻撃の確度を高めたいと思ったら、理屈ではなく本能として事前偵察を徹底的にすべしなのである。

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                                 今日の1枚
    無性にシャッターを押したくなり、ユリを撮っていたら、ユリが鏡を覗いているような気配がしてきた。
    @自宅 - Lumix FZ30 -
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    tags : シミュレーション FZ30 最適化 

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    便利だが誤解を招く言葉「最適化」

    2010.03.06

    category : 2.1 シミュレーションと最適化

    「最適化」という言葉は分野を問わずよく使われるので、あたかも世の中の人々が同じ意味を共有しているかの錯覚に陥る。この機能は「最適化」されています、と言われればなんだか、分かったような気になって安心してしまうとことがあるが、実はたいへん危ない曖昧言葉であるのだ。例を挙げよう。

    部屋は最適な温度に保たれています。=>誰にとっての?お風呂の前と後では?

    最適な製品を選ぶ=>値段?性能?スタイル?

    最適な環境のマンション=>騒音?広さ?駅からの時間?

    なぜ曖昧か、理由はもう明らかだ。
    “最も適する“の適するというのは、条件が定義されて初めて成り立つことばである。条件が明確に共有されている場合は誤解なく使えるが、条件の解釈が人によって異なったり、定義なしで使うのは大きな誤解のもとになる。

    “最適解”は、目的関数を与えられた条件のもとで最大化あるいは最小化する設計変数の組み合わせを表す数学用語である。したがって、条件が変わると、最適解も変わるのは当然である。また、最大と最小の両方の意味を含ませても使っている。

    なぜ私が、最適化という言葉に敏感になったか、一つの経験をお伝えしたい。あるセミナーでタグチメソッドに詳しい方と話をしていて、最適化は重要だという話になり、当然うなずいて会話をしていたわけであるが、途中からどうも話が噛み合わないことに気がついた。その当時の私が解釈していた最適化は“性能指標の最大化もしくは最小化”を意味していた。

    一方、タグチメソッドの二段階設計の最初の手順として示される最適化は、“性能が安定(ロバスト)であること”なのであった。こちらの意味を私は、ロバスト性という別の言葉で表現していたので、まさか、“最適化”が、ロバストの意味で使われているとは思いもよらなかったのである。

    (かつ、混乱に輪をかけたのは、私が意図していた“性能指標の最大化もしくは最小化”は、二段階設計の②段階目の、チューニングという手順なのであった。二つの日本語が相互に、別の意味で使われていた会話がいかに混乱していたか想像してみて欲しい。)

    “性能が安定であること”が、最も適していると考えるのはそれはそれとして納得できる定義なのである。一方、私の定義する最適化もまた、いいのだ。悪いことにたまたま同じ言葉を使って違う内容を表現していたということである。左様に、最適化という言葉は、人によって解釈によって異なるということが身に沁みたのであった。

    私は、最適という言葉を目にすると、「自分で選べる余地が十分にある解集合」と自動的に解釈する癖がついた。要は、 “適する条件”が変わったときに答えが用意されているのが最適ということなので。

    ちなみに、中国では、最適化ではなく“優化”という言葉を使うそうだ。最適化ほど意味が解釈依存ではなく、最大/最小ほど強くなく、程よく表現しているいい言葉だと思うのだが、残念なことに日本語に劣化をいう言葉があるのに、“優化”がないのは不思議。“優化設計のすすめ”をいう見出しでプロモーションをしたことがあったが、広めることができなかったのが心残り。


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                                 今日の1枚
    三寒四温の時期に降る雨は特に冷たく感じられる。雨にぬれた梅を撮るのは寒いが、撮影中の一時はそれを忘れて夢中になる。
    @日向薬師 - Nikon D70 -
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    tags : シミュレーション ロバスト性 D70 最適化 

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    最適解は失敗の学習結果

    2010.03.05

    category : 2.1 シミュレーションと最適化

    「最適解」というとどこかにすでに存在していて、それを見つければいいというイメージがないだろうか。理論解がある場合にはそれで正しいが、ほとんどの世の中の問題に理論解はないので、たいがいは、探索していく方法が必要になる。

    これを人がやると試行錯誤やモグラ叩きとも言われる泥臭い探索方法になり、甚だ効率がわるい。その探索をソフトウエア・アルゴリズムで自動的に行うのが、最適化アルゴリズムである。世の中には数多くのアルゴリズム(手法)があるが、他の解と比べて今回の解はよいのか悪いのかという比較をして、その時点の一番いい解を最適解としている基本原理は同じである。

    平たく言えば、悪い解(失敗)とより良い解(成功)の繰返しを数値的に行っているわけなので、失敗の学習をした結果として最適解を探索したのだという見方ができる。言うまでもないが、人間世界であっても、経験のない設計者がいきなり優れた製品を設計することはできない(理論解はない)ように、優秀な設計者とは失敗の経験から学んでよい設計のコツを知っている人なわけである。

    「失敗を学ぶことから、成功集合を抽出するのが、最適化である」を、さらに言い換えると、最終的に選択する最適解(成功)が1つであったとしても、その裏(過去)には数百回あるいは数千回の最適ではない解(失敗)があって初めて、最適解(成功)を選択できる、ということ。失敗を学ぶ方法を確立すれば、成功に導く方法が分かるという当たり前の方法論は、最適解探索の原理でもあるわけなのだ。

    また、条件が変わると、今の最適解は別の解が最適解となり、失敗だと思われていた解が新たな最適解になりうる。すなわち、失敗データベースというのは、過去の無価値遺産ではなく、“成功例を導くための膨大な知的資産”であるということができる。

    最適解を探索するのに、数千回も計算して、最後に一つしか選ばないのは膨大な無駄ではないかという疑問もいただくが、実は、数千回の失敗から学んだ結果としての最適解の価値に着目すべきである。繰り返すが、探索の条件を変えれば、残りの数千個のどれが新たな最適解になるかわからないのだから。

    この見方を敷衍すると、単純な探索のためだけではなく、ある種の分析を施すことによって、Best Practice Rule(熟練者のノウハウ)を定量的に抽出することが可能になると期待できるのである。「失敗に学ぶ」というと、二度と失敗をしないための対策を立てるためという後ろ向きのニュアンスが強いが、言い換えて「成功ノウハウがわかる=ベスト・ソリューションを導く」という前向きな意味で使われていいのである。

    この意味で、昨今Simulation Data Managementという技術分野に注目が集まりつつあるが、まだまだその戦略的な威力が十分に理解されているとはいえないし、関連要素技術もこれからの発展を待たなければならない。このテーマについては、仕事としてもライフワーク的にも興味を持っているので、さらに掘り下げて書く機会を持とう。


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                                 今日の1枚
    気持ちのいい青。海岸で、コントラストを引き出せる被写体を探していたら、思わず目の前に。

    唯一の所有ライカ。40mmという焦点が気に入っている。コンパクトカメラとしての大きさもちょうどよい。
    @大磯 - Leica CM -
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    tags : シミュレーション 失敗 Leica 最適化 

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    人生を変えた言葉「設計とは最適化」

    2010.03.04

    category : 2.1 シミュレーションと最適化

    スーパーコンピュータ会社に勤務していた頃、社長と元N自動車専務のM氏との会食の場に同席する機会があった。当時私は、N自動車担当のSEというだけで現場代表的に末席にいただけであるが、その場の誰かが、話題が途切れたところで”設計とは何ですか?”という恐ろしい質問をしたのをはっきりと覚えている。

    M氏といえば自動車業界で尊敬を集めておられる自動車設計の第一人者の方であったから、M氏の専門的な回答へ対等にフォローする会話を誰もできるはずもなく、後先かんがえないその不用意な質問に、全員の食事の手が止まってしまった。(人は都合のいいことを忘れるから、もしかするとその質問をしたのは、私だったかもしれないという恐ろしい思いもよぎるのだが、だれかは本当に忘れてしまった。)

    さらに、M氏も質問後、食事の手を止めただけでなく1分間近く黙ってしまったものだから、皆”M氏の機嫌を損ねてしまった”と内心思い、益々場が凍りついてしまい、どうしたものか、と皆がハラハラしているうちに、おもむろにM氏が語った一言が、「設計とは最適化」であった。

    彼は、機嫌を損ねたわけではなく、我々自動車設計のしろうとを前にして分かりやすい言葉を探そうと、1分間真剣にその回答を熟考していたのであった。

    私は2つの意味でこのときの情景が忘れ難い。一つには、どのような場であろうと真摯な回答をするというM氏の技術者としての誠実さである。こういう人間的に深い方だから部下にも誰にでも尊敬される第一級の技術者なのだと、理解した。二つ目は、本質的でかつ含蓄に富むそのシンプルな回答そのものである。

    設計を議論する際の最適化ということばは、ともすれば、数学的な意味での”唯一絶対の最適解“という狭い意味での最適と解釈される場合も多く、甚だ誤解を招く用語ではあるが、本来、最適の定義は、条件により多様であり、唯一絶対を意味しない。

    まさに、それゆえに、「設計とは最適化」という一言は、複雑・多様な設計条件のもとで”可能な限り適正な設計解“を見つけたいという、設計者の夢を示しているといえよう。さらには、重量最小、性能最大といった単目的問題だけではなく、トレードオフ性を持つ多目的問題、ロバスト性や信頼性、コストや製造性、デザイン、感性的魅力なども含めた総合的な最適性を、設計者は目指しているということを、M氏は一言で表したかったのだと理解する。私は、このときに「最適化」という言葉にM氏が思いを込めた意味以上の、思いや解釈を経験したことがない。それほどに、M氏の設計人生を表するかのような深い言葉に感じられた、素晴らしい一言だったのだ。

    その場での私の理解は上に書いたようにきれいに整理されてはいなかったけれども、直観的に「設計とは最適化」という言葉は自分にとって本質的に重要だと感じられ、強烈に私の頭に残った。以後何かにつけこの言葉がよぎり、「設計最適化」を実現するためのしくみやソフトへと関心が傾いていき、情報収集しているうちに、Isightという製品を紹介してくれたのが、NASAの著名な最適設計研究者であったDr. Hiro Mであった。奇しくも同じ名字の二人目のMさんである。

    同じ言葉を別な場で別な人から聞いていたとしたら、さも当たり前すぎて右から左に聞き流していたかもしれないが、先のような状況でのM氏の言葉であったから、私にとって仕事人生のターニングポイントになった言葉になったのだった。

    M氏は、その場にいた1技術者に多大な影響を与えたということは全く意識もされなかっただろうし、すでにお亡くなりになっているので、感謝のメッセージをお伝えする機会は永遠になくなったわけだが、私には一言で人に影響を与えうる人物に会えたというだけでも忘れ難い思い出である。優秀な技術者はいい製品を作るが、超優秀な技術者は人を作るというようなことを、どこかで読んだ覚えがある。実感である。

    (筆者注:N自動車のM氏と書かざるを得ないのが残念。ブログであるからどのように解釈引用されるかわからないので、本名の開示は控えさせていただいた。)


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                                 今日の1枚
    「ネムネム」はとても活動的なリスだったけれども、たまに、ふっと、”憂い”のある表情を見せた。こういうときは、触ってもじーっとしていて、人間よりもよっぽど人生(リス生)のことを真剣に考えてでもいるかのようだった。

    - Nikon D100 -
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    シマリス-2-2010.3.4:D100-07531 

    tags : D100 シミュレーション 最適化 

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    プロフィール

    シママロ

    Author:シママロ
    名前 K.K.
    生年 1959年早生まれ
    職業 製造業向けIT産業
    業務 技術マーケティング・営業支援
    専門 Simulation, 最適設計支援,「つなぐ技術」の啓蒙
    趣味 写真, カメラ, シマリス, 科学読物, 一部の絵画, JAZZ, iPhone
    興味 ITの持続的社会への貢献, 情報価値と抽出, 芸術美&自然美&機能美
    出身 青森県八戸市
    住所 神奈川県厚木市

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