以前、raspberrypiに構築したsambaの共有フォルダへのバックアップが失敗する件に対するブログを書いた。
あれから何事もなかったのだが、ある日からバックアップがまた失敗するようになってしまった。ググってみたところ、このエラーコードはその他の原因でも出ることがあるらしい。
以下の記事を見て、バックアップファイルを一度削除(移動)してもう一度バックアップをやり直してみると、事象が解消しバックアップできるようになった。フルバックアップになってしまうので時間がかかることに注意。
以前、raspberrypiに構築したsambaの共有フォルダへのバックアップが失敗する件に対するブログを書いた。
あれから何事もなかったのだが、ある日からバックアップがまた失敗するようになってしまった。ググってみたところ、このエラーコードはその他の原因でも出ることがあるらしい。
以下の記事を見て、バックアップファイルを一度削除(移動)してもう一度バックアップをやり直してみると、事象が解消しバックアップできるようになった。フルバックアップになってしまうので時間がかかることに注意。
SSA関係の最大級の国際カンファレンス、AMOS(The Advanced Maui Optical and Space Surveillance Technologies)が2023/9/19〜9/22に開催されました。 amostech.com
私は非常に興味があったのですが、業務の都合でリモート参加すらできず。 しかし、この会議は素敵なことに毎年アーカイブとしてテクニカルペーパーを公開しています。 先日この2023年分のテクニカルペーパーが公開されたのでその中から面白かった論文の概要書いていきます。
著者:Brian C. Gunter, Georgia Institute of Technology, School of Aerospace Engineering
URL:https://amostech.com/TechnicalPapers/2023/Conjunction-RPO/Gunter.pdf
概要:
著者:Andre Antunes de Sa, Kayhan Space
URL:https://amostech.com/TechnicalPapers/2023/Poster/Antunes_de_Sa.pdf
概要:
著者:Jesse Greaves, University of Colorado Boulder
URL:https://amostech.com/TechnicalPapers/2023/Poster/Greaves.pdf
概要:
著者:Neera Jain, Purdue University
URL:https://amostech.com/TechnicalPapers/2023/Poster/Jain.pdf
概要:
著者:Harvey Reed, MITRE
URL:https://amostech.com/TechnicalPapers/2023/Poster/Reed.pdf
概要:
著者:Jim Reilly, Booz Allen Hamilton
URL:https://amostech.com/TechnicalPapers/2023/Poster/Reilly.pdf
概要:
著者:Joshua Wysack, Ball Aerospace
URL:https://amostech.com/TechnicalPapers/2023/Poster/Wysack.pdf
概要:
著者:Smriti Nandan Paul, West Virginia University
URL:https://amostech.com/TechnicalPapers/2023/Poster/Paul.pdf
概要:
近年、スペースデブリ問題や、衛星の大規模コンステレーションの構築により宇宙状況監視(SSA)に対する関心が高まっています。また、2023年6月に改訂された宇宙基本計画では初めて宇宙交通管理(STM)に言及があります。
そこで、この分野の特に民間企業の情勢を把握するために、宇宙状況監視や宇宙交通管理を手がけている企業をまとめてみようと思います。基本的には以下のようなカンファレンスに登壇している企業や、関連している企業を独断と偏見でピックアップしています。SSAというと防衛関連とつながりが強い分野であるため情報を公開していない企業は含まれていません。網羅性については期待しないでください。
www.iaassconference2023.space-safety.org
会社URL:Smarter Space Traffic Management - Neuraspace
SSAを生業にする企業はいくつかあるが、この企業はSTMを中心に据えるポルトガルの企業。特に、機械学習に強みがあり、誤警報の少ないスマートなSTMシステムを目指している。NeuraSpace社では、人工知能を宇宙交通管理の業界に初めて適用した、「機械学習予測プロット」を提供している。「機械学習予測プロット」により、オペレーターは衝突回避行動の準備をする前に、利用可能なデータで進めるか、追加データを待つかを数日早く決定することができる。これにより、貴重な燃料を節約し、不必要なマヌーバーを避けることによって衛星の寿命を延ばすことができる。
会社URL(STM関連記事):Space | GMV
スペインに本社を置き、世界各国に拠点を展開するハイテク企業。宇宙・防衛分野のみならずサイバー、自動車、金融など様々な事業を手掛ける。SSAにおいては90年後半からESAと協力して物体カタログや衝突回避のシステムを構築している。STM分野においては欧州委員会(EUSTMプロジェクト)のSTMガイドラインやベストプラクティス定義のための欧州コンソーシアムを主導するなど、この業界をリードしている。
会社URL:Making Spaceflight Safer™ - Kayhan Space
衛星運用の自動化を推し進めるアメリカのベンチャー企業。同社の提供するSTMプラットフォームであるPathFinderは、コンジャンクションの評価、衝突回避のためのマニューバー計画作成、宇宙物体のスクリーニングを可能とする。また、2023年のSmall Satellite ConferenceではBenchmark社の衛星運転支援システムであるSmartAIMとの連携を発表し存在感を強めている。
会社URL:ExoAnalytic Solutions – Creative Solutions to Challenging Problems
3人の物理学者が創業を手がけたアメリカの企業。世界最大の光学望遠鏡ネットーワークExoAnalytic Global Telescope Network(EGTN)を提供している。その数は、観測所35以上、望遠鏡350台以上。これらの地上ネットワークの強みを活かして、宇宙物体の監視、アラートの発信、宇宙物体のカタログ提供など様々なSSAソリューションを提供している。
会社URL:COMSPOC - Home
SSAの総合的なプラットフォームを提供するアメリカ合衆国の企業。2014年設立。SSAソフトウェア・スイート(SSS)は、サービス指向アーキテクチャの包括的な宇宙運用センター(SpOC)ソフトウェア・ソリューションです。このアーキテクチャは、スケーラビリティ、信頼性の高いパフォーマンス、完全なデータベース統合、安全な運用、ウェブベースのユーザーインタラクションのために設計されている。SSSはCOMSPOCの運用チームによって使用され、世界中の宇宙業務をサポートしている。
会社URL:KBR | We Deliver
アメリカ合衆国の民間軍需産業企業。宇宙分野では宇宙飛行士の訓練支援や、JWSTの開発等も行っている。SDA情報の収集、分析などのインテリジェンス活動や衛星の追跡監視等の支援をおこなっている。2022年には、宇宙商務省とSSAシステムのパイロットプロジェクトに関する契約も結んでいる。ただし、軍需産業色が強い企業のせいか、具体的なサービスや製品の情報は不透明。
会社URL:NORTHSTAR - Empowering humanity to preserve our planet
宇宙から宇宙を監視するという世界初のサービスを提供するカナダの企業。NorthStarは宇宙物体を宇宙から監視するための衛星コンステレーション「skylark」の構築を目指しており、2023年に最初の衛星の打ち上げが予定されている。日本ではAxelspaceがSSAデータを補完するために、自社衛星GRUSの衛星画像を提供することを発表している。また、ExoAnalyticと戦略的コラボレーション契約を結んでおり、ExoAnalyticの光学望遠鏡ネットワークで取得したデータと、NorthStarの衛星コンステレーションで得られたデータを組み合わせたSSAサービスの提供を目指している。
会社URL:Slingshot Aerospace - Mission First. Safety Included.
宇宙でのシミュレーションや分析のためのサービスを提供するアメリカ合衆国のベンチャー企業。2017年設立。宇宙状況監分野ではSlingshot Beaconという衛星衝突回避プラットフォームを提供している。Slingshot Beaconは以下のページからユーザ登録をすることで無料版を使用することができる。
会社URL:Welcome to the Space Data Association - Space Data Association
宇宙環境における安全に関するデータの管理、および効率的な共有をサポートするために衛星オペレータを取りまとめている英国の非営利組織。SDAにはNASAやNOAA、日本ではスカパーJSATが参加している。加盟団体はSDAが提供するSpace Data Centerにデータを提供し、コンジャンクションの評価サービスや、宇宙物体の事業者の情報を得ることで、衛星運用に役立てることができる。
現在、上空には推定8,800個の衛星と100万個以上のデブリが存在するが、2030年までには推定150,000個の活動中の衛星が宇宙に存在することになる。軌道上の物体の数が膨大になり、その結果、衝突の可能性が生じるため、現在のアプローチは通用しなくなる可能性が高く、自律的な意思決定が将来の宇宙交通管理(STM)に不可欠な特性となる。
ナビゲーションや衝突回避問題において、マルチエージェント強化学習(MARL)が有望な結果をもたらしている。ナビゲーションや衝突回避問題を含め、MARLに関する多くの研究が最近行われているが、宇宙領域アプリケーションでの使用は限られている。著者曰く、この研究は、衛星ナビゲーションと衝突回避のためにMARLを使用する最初の試みの一つである。
筆者らは地上ベースの衝突回避MARLモデルを転移学習して宇宙空間に適用することが非常に効果的であることを示した。宇宙環境でモデルを直接訓練する場合よりも、サンプルの複雑さが改善され、報酬がわずかに高くなる。次に、地球の扁平率に起因する重力擾乱の摂動を考慮した、より洗練された宇宙環境の抽象化を検討し、転移学習が依然として効果的であることを見出した。
最後に、衛星事業者の意思決定において情報共有が果たす役割について調べた。衛星運用者はセキュリティ上の懸念から衛星の情報を共有することを躊躇っている。これによりスクリーンサービスは誤警報率が高い。これにより警報に対する信頼性を著しく落としている。その結果、衛星運用者の通信ミスにより衛星間のニアミスが発生している。筆者らは、情報を共有した場合と、しない場合で、衛星が目的地に到達する成功率と目的地までの到達時間を比較した。その結果、情報を共有した場合、成功率は最大で100%以上の改善、到達時間は最大14%近く改善することがわかった。
ChatGPTやBingのAIチャットが世間を賑わせています。世の中のビッグウェーブに乗りたい!と思って触ってみましたが、それぞれ一長一短があるようです。
私はMacユーザでSafariを使っているのですが、これらのAIチャットでは「慣れ親しんだブラウザで、参考文献付きの回答を得る」ことは難しそうです。
そこで、もう一つのAIチャット、「Perplexity AI」に現在表示しているページのURLを放り込んで表示するブックマークレットを作りました。 Perplexity AIは他のAIチャットに比べて表現力はそこまで豊かではないのですが、検索結果に基づいて回答してくれて参考文献もつけてくれるので、自分で検索結果の確認をすることができます。ただし、Perplexity AIのブラウザ拡張機能はGoogle Chrome版しか用意されていないのでそれならばとブックマークレットを作りました。以下がソースです。
javascript:( function(){ var searchKeyword = window.prompt("Perplexity.ai search keyword",location.href); if(searchKeyword != null){ window.open('https://www.perplexity.ai/?q=' + searchKeyword); } } )();
対象ページを開いてブックマークレットを実行すると以下のようなダイアログが出ます(例は私が最近気になった論文です)。
OKを押すとPerplexity AIのサイトに飛びます。
View Detailedを押すともう少し詳しく教えてくれます。
論文ライフが捗りますね!
プロダクトマネジメントの基礎を幅広く学びたくて読んだ。中学生がオリジナルアプリを開発、成長させていくというストーリーの中で、プロダクト開発をする中でプロダクトマネジメントの要素をどう取り込んでいくのかというのが例として示されており具体性があってとてもわかりやすかった。
浅く広くという本のため、開発自体の初心者であってもプロダクトマネジメントの全体像を知ることができる。また、アプリ開発は経験があっても、それをどう世の中に売り出してくか、という点について経験がない人にとっても参考になると思う。
プロダクトマネジメントでは、以下のような活動を行う。
本書を読むことでそれぞれの活動でのポイントを幅広く学ぶことができる。 例えば、以下のような内容がある。
個人的には、自分でアプリを作る場合はどうしても自分が使えればいいやと言う考えで、他者にどう見えるかどうしたら使ってもらえるかという視点が持てていなかった。本書で示されているHOOKモデルやPBLの考えを取り込むとより使ってもらえるアプリに出来るんじゃないかと思う。