2018年10月23日火曜日

MANABIYA #2のDay 3に参加しました

10月21日(日)、MANABIYA #2 - teratail developer days -に参加しました。
何とか忘れてしまう前に、覚えている限りのことを記しておくことにします。
ふいに思い出したら追記します。
というかツイートとトゥートを両方しながら聞くのは無理があった…


オープニング


確か「完全にオリジナルなものが突然生まれてくることはまずない」と始まり、
だからこそ技術と技術をぶつけ合うことで、
新しい"オリジナル"を生み出せないかということでこのイベントは開催されたとのこと。

IoT×AI

  • Raspberry Pi Zero単品でも、画像からものを認識するのは結構できる。
  • 発熱が問題となっていて、省電力で発熱が少ないハードが求められている。
  • 発熱対策にファンを取り付けると、音声認識の邪魔になる。
  • 来年の5月くらいに深層学習の新しいモデルが発表されるかも。
  • 画像解析はクラウド型ではアップロード容量の問題で不向き。
  • 音声認識は言語モデルの問題で汎用を目指すならクラウド型の方が向いている。
  • IoTの末端の機器をエッジコンピューティングと呼んでいる。
  • (職員室)製造業ではクラウドに対する抵抗感はまだ強い。
  • (職員室|自分)コールセンターはクラウド型音声認識の興味が強くなってきている。
  • (職員室|自分)営業的にはAIのように見えることが重要で、中身はさして重要視されていない。
  • (職員室)IoTとクラウドの間に配置する、フォグコンピューティングがある。

Web×モバイル

  • HTMLのデフォルトのデザインが使われることはまずない。(CSSで変える)
  • 最近はUIスレッド=メインスレッド。
  • Webでアプリ版をやたら勧めるのはうっとうしい。
  • PWAのようなWebとアプリの中間のような選択がある。
  • もしも調整さんがアプリだったら使われない。

株式会社リクルートテクノロジーズ

  • リクルートの問題を技術で解決するのが使命。
  • スペシャリストのキャリアパスとマネージャーのキャリアパスがある。
  • 豪華な講師による新人研修。
  • 面接官用のドキュメントがある。
  • 採用されるかどうかよりも、採用されたらどうしたいかの視点で面接に挑むと吉。
  • 何よりも採用のミスマッチは避けたい。
  • 面接官も面接者から学ぶことがある。
  • (職員室)マネージャーの立場としては、部下を奮い立たせるためにいい意味で騙す必要があるのかもしれない。
  • (職員室)可能な範囲で部下の希望に近い仕事を探すが、差分は説得する。

プログラミング×ブロックチェーン

  • 更新はコストが重いので、大量の更新が発生する処理は向かない。
  • サイドチェーンを使えばセキュリティのレベルが落ちるが、コストを最終的な更新だけにできる。
  • 基本的に1度デプロイしたら変更できない。一発勝負。
  • 誤りがあれば簡単に何億と飛んでしまう。
  • デプロイ前に外部に検証してもらっている。
  • 要は改ざんを検出できる、更新が無茶苦茶遅いデータベース。

IoT×セキュリティ

  • Bluetoothは4.1までペアリングに問題があった。
  • パスワードなしでrootで入れるドローンがあった。
  • IoTの場合、物理的なセキュリティの問題もある。
  • 開発用に残されていた機能がセキュリティの問題になることがある。
  • 開発側とセキュリティ側の意識の差が大きい。
  • (職員室)アンドロイドアプリの通信内容からJSON APIを特定できた。
  • (職員室)同じ信号を再現するだけでコーヒーメーカーを操作できた。
  • (職員室)自動車の突破は困難。危険な状況で危険な操作は受け付けない。
  • (職員室)Bluetoothは複雑で、正しく実装するのが難しい。
  • (職員室)Raspberry PiのBluetoothはブラックボックスであり、上手く動かなくても修正が困難。
  • (職員室)DMM.makeのシールドルームなら、電磁波が出る検証もできる。
  • (職員室|自分)やっぱりIP電話はセキュリティ上問題が対策されていないことが多い。
  • (職員室)IPv6は初期から仕様が変わっているので、初期に勉強した人は差異をチェックした方が良い。
  • (職員室?)ラズベリーパイのエラーの原因の大半はMicro SD由来なので、逆に言えばMicro SDさえ無ければ結構安定する?

インフラ×AI

  • ヤフーはスーパーコンピューターを持っていて、実際に運用している。
  • スーパーコンピューターを液浸冷却で動かしている。
  • 今は深層学習のボトルネックは行列演算だが、今後は変わるかもしれない。
  • ソフトウェア開発者は、無意識にハードウェアの制約を基に設計している。もっと自由な発想で設計してほしい。
  • 今は深層学習と言えばPythonだが、Pythonは深層学習に向いているというわけではない。(まあそうだよね。)
  • GPUの性能を火力と表現していた。

IoT×ブロックチェーン

  • 一家ごとのHadoopを持つようになる?
  • 不動産もブロックチェーンを適用して、契約履歴を追跡可能にしたい。
  • ブロックチェーンで情報の民主化を行いたい。
  • IoTからブロックチェーンを用いた情報銀行に問い合わせる形はどうか。
  • 方向としては、ブロックチェーンのトレーサビリティ(追跡可能性)を応用する形が考えられる。
  • IoT×ブロックチェーンの実例は少なく、未開拓。

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