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AIは再編の嵐が吹き荒れる製薬業界を生き残る鍵になるかもしれない

とおもったときにぱっ

以上のモデルは、簡単に示すため、メッシュ空間での計算を行ったが、実際は、地図上の設備配置を踏まえて送電系統上の相対距離を考えていくことが必要であるが、同じ原理でグループを形成することができると考えらえる。お互いにグループの境界が明確になり、自身のグループと、他のグループを認識することができるようになれば、電力の共有や、利益の共有での公平な分配)も可能となるだろう。
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人工知能はまだ世界で1台も完成していないからです

さらに、またグループを組むことで、個々の設備の故障などでも、他の設備が補完して、損失を最小限に抑えることが可能となるとともに、利益をまとめて次の設備投資に回すことができ、設備の規模拡大や高効率化をすばやく進めることができる。場合によっては、余剰利益を近隣の人工知能ユニットやグループに融資することもできるかもしれなこのようにグループを組みことで、経済的にも設備管理上でも有利になり、有利になったグループはさらに、グループの規模を拡大することが可能となる。

 

ニューラルネットワークの一種である畳込み

しかし、あまり規模を大きくすると内部のマネジメントが複雑になり、マネジメントを階層化するなどの必要性が生じし、トップのマネジメント機能などが必要になってくる。また、グループが大き過ぎると、外部の経済環境が変わると、変化に追従できずに、経営が破たんする可能性もある。一方で、グループの規模が小さければ、比較的単純な判断で、取引と設備拡充をすることができるので、現在の1oT技術や、人工知能技術、ファインテック技術でも実現可能となると考えられる。
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人工知能一見いいシステムのように見えます

AIの化身ではないか?

最終的には、一つのグループを大きくして、市場の独占を目指すのではなく、同じような小規模のグループをたくさんつくり、共存していく形が望ましい。個々のグループが自己組織的に出来あがり、電力の売買、設備の更新を持続的に行っていく。基本的なルールは、先のシミュレーションモデルの設備導入ルールと、エネルギー融通ルールがその基礎になるが、その中の細かいパラメータなどは、グループの特性(設備の種類、需要家のエネルギー需要パターンなど)を踏まえて、機械学習で進化させながら、グループの中で共有されていく(グループが共有する遺伝子として、いわば「ミーム」として共有していく)ようになるだろう。

プログラミングを行うソフトウェアを使う

グループの中には、設備の更新や修理に失敗して、破綻するグループもあるが、周りのグループに吸収され、グループが再分裂するなかで、より強い「遺伝子」が生き残っていくことが可能となる。同時に、その「遺伝子」の多様性を持たせることで、外的な経済状況が変化しても柔軟に対処できるようになっていくだろう。例えば、個々の微生物は非常に弱い存在であるが、それらがバイオフィルムを構成することで、生存がより有利になるように、人工知能ユニットのグループができ、そのグループ間で、競争·共生を繰り返し、次第に独自の生態系をつくっていくことができるのではないだろうか。
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AIは清らかであるということもない


以上のような人工知能ユニットを搭載した電力設備がグループを形成して、生態系を形成していくことで、太陽光発電などの再生可能エネルギーを普及させつつ、安定的な電力供給システムができるのではないかとうアイデアを述べた。

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