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はてなキーワード: 電力消費とは

2024-04-11

需要供給のうち供給の話しかしないのなんなんw

原発しかない!

いや再エネだ

しかし火力は減らさないと温暖化ガガガ

ループしてばっかりw

需要を減らそうぜ。需要を減らせば再エネ+火力でいけるよ

一般市民住宅

BEI

エネルギー消費性能計算プログラムに基づく、基準建築物比較した時の設計建築物の一次エネルギー消費量比率のこと

昨今の省エネ住宅基準はBEIが0.8以下なので、全部の家が省エネ住宅になれば需要の2割減る

日本電気のうち家庭で使われるのは3割

製造業

製造業は基本どうしようもねえが、工場にはでっかい屋根があるんだからまずは太陽光載せるの必須にさせろや

企業

オフィス小売業消費量が多い

全面ガラス張りのビル建ててエアコン使いまくる狂気オフィスばかりなのも電力消費量を上げているが

照明がもっと割合が多い

しか企業LED照明の普及率は5割にも満たない(2021年データ)

さっさとLED化すれば省エネになるし、アホみたいに全フロアピッカピカにしているのが頭悪すぎる

人感センサーぐらい使おうぜ企業さんよ

企業電気代は使うほど単価が安くなる仕組みだ

こういう電気プランも電力垂れ流しを後押ししているだろう

基準を設けて基準オーバーしたら電気代を高くするなどして企業プレッシャーをかけるべきだ

住宅建築物向けBELS

一応省エネ評価基準としてBELSというのがあるんだが活用されていない

今年の4月から賃貸に向けて省エネ性能表⽰制度が始まるが

企業に対しても省エネ性能表⽰制度を行うべきだろう

企業あまあま過ぎるから電力使い放題になってんだよ

anond:20240410213232

2024-04-02

PureAudioにおけるCD-DAの実際

https://ameblo.jp/nightwish-daisuki/entry-12468902193.html

上記記事にあるようにCDはC2エラーがあると補正をかけるので原音から劣化してしま

そのためCDプレイヤーでのデータ読み取りは非常に重要で1bitの誤りもなく読み取りたい

そうしたニーズに応えるために高級CDプレイヤーあの手この手で高価格化したのだが

読み取り部分と処理部分を分離したセパレートタイプというのが存在する

CDを読み取る部分(トランスポート)で忠実に1bitの誤りもなく読み取り

その情報を高級ケーブルで処理側(プロセッサー)に送ってデジタル処理を施すのである

ちなみにこのトランスポートだけで10万円は平気でするしなんなら100万越えのものゴロゴロしてる

(興味がある方はCDトランスポート検索すると闇が見える)

さて、ではその辺の安物CDプレイヤーでは読み取り時にC2エラーが発生するだろうか?

実はかなり粗悪なCDプレイヤーでもC2エラーは発生しない

そもそもC2エラーが発生するのは主にCD側の傷の問題であって読み取り側は関係無い

CDの裏面をガリガリに傷だらけにするとC2エラーが多発するが、多発しすぎてまず再生できない

またそのようなCDはどれだけ高級なトランスポートでも読み取れない

実際に適当CDドライブを使ってCD-DAからリッピングした場合

何回リッピングしても1bitの誤りもなく同じデータが出力される

記事にあるような先頭部分の問題理論的には存在するが

実際にはリッパー側が最初の部分をキッチリ特定するので1bitもズレない

この辺は個人的に興味があったのでスクリプト100回ほどCDリッピングしてビットマッチしてみたことがあるが

1bitの誤りもなく全く同じデジタルデータが出力された(まぁたまたまだったかもしれないが)

ちなみにC1エラーは多発するし、これはプレイヤーによって差があることは分かっている

とはいえC1エラー誤り訂正キッチリ戻せるので多発しても問題無い

ところがPureAudio界隈では

C1エラー補正が多いと電力消費が変化してしまうため、アンプ側での音質劣化に繋がる」

という良く分からない言い訳によってトランスポート肯定する

恐らくは電子回路設計どころか基礎的な電子回路について知らないのだと思われる

2024-03-29

シャオミが発表したEVと800Vの急速充電網

配信

https://www.youtube.com/live/DsiyB5Es32s?si=TAKpzwiUrziO37-9

日経記事

https://www.nikkei.com/article/DGXZQOGM28AJS0Y4A320C2000000/

シャオミのSU7 EVは、たったの450万円で15分充電510kmの走行可能というEV技術の飛躍を示している。

しかし、MAXグレードは800Vの急速充電対応とのことだが、もし日本へ導入するとなったら、そのインフラ網の構築には課題存在する。

インフラ改修の課題

日本で800Vインフラを構築するためには、既存の400Vシステムからの大幅なアップグレード必要とし、新たな電力ステーションと電力網の改修への投資が求められる。

さらに、安全規制相互運用基準も高電圧対応するため進化する必要がある。

1.電源供給

800V級の急速充電設備を設置するためには、大量の電力を安定して供給できる電源が必要である現在インフラがそのような大電力を供給する能力があるかどうかを確認する必要がある。電力供給が不足している場合は、電力線の強化や新しい電力供給源の確保が必要になる場合がある。

2. 変電所設備

800V級の急速充電に必要な電力を供給するためには、変電所や配電設備もそれに対応できる能力必要になる。これには、変圧器アップグレードや、高電圧対応した配電設備の導入が含まれることがある。

3. 充電スタンド設備

充電スタンド自体も、800V級の高電圧対応した設備でなければならない。これには、充電器本体の他、配線やコネクタなどの設備が高電圧に耐えられるように設計されている必要がある。

4. 安全基準規制

800V級の高電圧充電設備は、安全性が非常に重要である。設置するにあたっては、日本安全基準規制に適合していることを確認し、必要認証許可を取得する必要がある。

既存インフラがこれらの要件を満たしていない場合、新たな投資と改修が必要になる可能性が高い。一方で、新しい技術ソリューションを利用することで、大規模なインフラの変更を避けつつ、高電圧充電の実現が可能になる場合もある。具体的な設置計画については、電力会社設備メーカーとの協議を通じて、最適な解決策を模索することが重要である

コスト課題

既存インフラを800V級の急速充電器に対応させる過程で、運用コストにも注目する必要がある。以下のような運用コスト考慮される。

1. 電力消費の増加によるコスト

800V級の急速充電は、一般的な充電設備に比べて大量の電力を消費するため、電力コストの増加が予想される。これは、充電スタンド運営コストに直接影響を及ぼす。

2. 設備メンテナンス更新

電圧充電設備は、既存の低電圧設備に比べて技術的に複雑であるため、メンテナンス更新によるコストが増加する可能性がある。特に安全性を確保するためには、定期的な検査部品の交換が不可欠である

3. 安全規制への適合に関するコスト

電圧充電設備の設置と運営には、安全規制への適合が必要であり、これには認証取得や検査のためのコストが発生する。安全基準が厳格になるほど、コストは高くなる傾向にある。

4. インフラアップグレード拡張

電源供給変電所設備を強化し、高電圧対応するためのインフラアップグレード拡張には、大規模な初期投資必要である。これらのコストは、長期的な運用コストにも影響を与える。

これらの運用コストは、800V級急速充電器の普及と運用の実現可能性を評価する上で重要な要素であるコスト削減や効率化のためには、最新の技術エネルギー管理システムの導入、運用効率最適化が求められる。また、将来的な技術進化市場の変動を見越した柔軟な運用計画立案必要になる。

まとめ

ということでEVも、所謂おま国存在する。

よって、日本じゃEVが普及すんのは無理w

2024-03-24

AIハルシネーションを叩く奴は馬鹿。一生人工無能と会話してろ。

長いのでAIくんの代わりに要約します。言いたいことはタイトル通り。

ハルシネーションを叩くな」

終わり。


①各種LLMの性能比較

GPT系の今の性能はゴミクズマジで頭悪い。

例をあげよう。

簡単論理クイズだ。

###文章###

Aさんは自身はCさんとは別人であると主張している。

Bさんは、Cさんの発言記事でまとめ、プライバシー侵害をした。この記事をDと呼ぶ。

Aさんは、Dを、自身へのプライバシー侵害だと主張し、Bさんを訴えた。

###質問###

この文章矛盾はありますか?

簡単すぎる。もはや論理ですらない。

人間なら一瞬でわかるレベル矛盾である小学生でも分かると思う。難しい知識思考必要としない。

では、色々なLLMの回答がこちら。

  • Copilot(旧 bingai

この文章を読む限り、矛盾存在しないように見えます。AさんはCさんとは別人であると主張しており、BさんはCさんの発言をまとめた記事Dでプライバシー侵害をしたとされています。その後、Aさんは自分に対するプライバシー侵害として、記事Dに基づいてBさんを訴えています。ここでの重要な点は、AさんがどのようにしてDの内容が自分プライバシー侵害していると感じたか、その理由です。もしAさんがCさんとは別人であるにも関わらず、Dの内容が何らかの形でAさんのプライバシーに関連していると感じた場合、AさんにはBさんを訴える正当な理由があるかもしれません。ただし、この情報だけでは、Aさんがどのようにしてプライバシー侵害を感じたかについての詳細はわかりません。もし追加の情報があれば、より詳細な分析可能です。

文章に明らかな矛盾は見られません。ただし、いくつかの解釈可能で、それぞれの視点から見ると矛盾が生じる可能性があります

1. AさんがCさんとは別人であると主張しているが、DはCさんについての記事である。そのため、AさんがDを自身へのプライバシー侵害だと主張することは、一見、AさんとCさんが同一人物であることを示唆しているように見えますしかし、これはAさんが自身をCさんと誤認されることによるプライバシー侵害を感じている可能性もあります

2. BさんがCさんの発言をまとめた記事(D)がプライバシー侵害であるとした場合、Aさんがそれを自身へのプライバシー侵害と感じるかどうかは、AさんとCさんの関係性によります。彼らが同一人物である、もしくは何らかの密接な関係がある場合、AさんがDを自身へのプライバシー侵害と感じることは理解できます

3. 他方で、AさんとCさんが全く無関係人物である場合、AさんがDを自身へのプライバシー侵害と主張することは矛盾していると見えます

したがって、これらの視点から見ると、文章の中には解釈による矛盾存在する可能性があります

文章からは、AさんがCさんとは別人であると主張しています。そして、BさんがCさんの発言記事Dでまとめた際にプライバシー侵害があったとされていますしかし、プライバシー侵害があったのはCさんに対してであるにもかかわらず、Aさんが自己へのプライバシー侵害だと主張してBさんを訴えている点に矛盾が生じています。AさんがCさんでないと主張しているのであれば、Aさんのプライバシー侵害されたことにはならないはずです。この点で、文章には矛盾存在していると言えます

  • Claude2.1

はい、この文章には次のような矛盾があります

Aさんは自分がCさんとは別人であると主張していますしかし、BさんがCさんの発言をまとめた記事Dを、Aさん自身へのプライバシー侵害だと主張しています

AさんとCさんが別人であるならば、Cさんの発言をまとめた記事Dが、Aさんのプライバシー侵害したことにはなりません。Aさん自身がCさんでないと主張している以上、Cさんの発言をまとめた記事がAさんのプライバシー侵害したとは考えにくいです。

したがって、Aさんの主張には矛盾があると言えます。AさんがCさんと別人であるならば、Cさんの発言記事DがAさんのプライバシー侵害したと主張することは論理的に矛盾しています

この文章に明確な矛盾は見られません。以下のように整理できます:

1. Aさんは自身がCさんとは別人であると主張している。

2. Bさんは、Cさんの発言記事にまとめた(これを記事Dと呼んでいる)。

3. Aさんは、Bさんが書いた記事Dがプライバシー侵害だと主張し、Bさんを訴えた。

ここで重要なのは、Aさんが自身がCさんとは別人だと主張していることです。つまり、Bさんが記事Dでまとめた内容は、Aさんが主張する自分とは別人のCさんに関するものだということになります

したがって、Aさんがプライバシー侵害だと主張しているのは、Bさんが別人のCさんの発言記事したことに対してであり、矛盾はないと考えられます。Aさんの主張と Bさんの行動が整合的に説明できています

  • Claude3-Sonnet

この文章には矛盾はありません。

Aさんが自身とCさんは別人であると主張していることと、Bさんがプライバシー侵害したことの間に矛盾はありません。

具体的には、以下のように説明できます

まり、Aさんは自身がCさんではないと主張しながら、Cさんの発言をまとめた記事Dが自身プライバシー侵害したと考えているのです。

Aさんが別人であると主張していることと、Cさんの発言を含む記事がAさん自身プライバシー侵害したと考えることは矛盾しません。

したがって、この文章には明らかな矛盾はないと言えます

この文章には矛盾があります

Aさんは自身がCさんとは別人であると主張しているにもかかわらず、BさんがCさんの発言をまとめた記事DをAさん自身へのプライバシー侵害だと主張しています

もしAさんとCさんが本当に別人であるならば、Cさんの発言をまとめた記事DはAさんのプライバシー侵害したことにはならないはずです。Aさん自身情報記事Dに含まれていない限り、AさんがBさんを訴える根拠にはならないでしょう。

まり、AさんがDを自身へのプライバシー侵害だと主張することと、AさんがCさんとは別人だと主張することの間には矛盾があります。もしAさんがCさんと同一人物であれば話は別ですが、そうでないならばAさんの主張には論理的な整合性がないように見受けられます

以上。

質問に対し的確な回答で、正しい推論を行ったのはClaude3-Opsのみである

文章も読みやすい。

時点でGPT4-Turbo最後に答えを言っている。

GPT4も言い訳を長く述べた後に可能性があるかも?と断言を避けている。

Copilotはゴミ責任逃れの言い訳がしつこい。

SonnetとHaiku不正解言い訳はせずに根拠を述べている所は好感が持てる(結論は間違っている)


②Claude3-Opsの話と仮説

そう、今、Claude3-Opsが、最も性能のよいLLMとして名を挙げている。

しかし、ハルシネーションが多い。ハルシネーションとは、LLMが嘘を付く問題だ。

様々なニュースサイトブログで沢山の言及がある。

性能比較にて、GPT4やcopilot(旧 bingai)にはハルシネーションは起きなかったと述べている。

しかし、先程の簡単クイズ不正解または論理の破城した理由を述べている。

その代わりにハルシネーションだらけのClaude3は正解している。

ここで一つの仮説を提唱したい。

ずばり、GPT4系が阿保になった原因はハルシネーションを極限まで消そうとしたせいである。

ハルシネーションこそが、論理思考能力であり、連想する力と同一の存在なのだ

片方が下がればもう片方も下がる。

ハルシネーションを減らせば減らすほど、連想能力論理思考が消えていく。

GPT4では初期有効だったChain_of_Thought(連想して考えよ)は今、まともに機能しない。

当初は規制だとLLM界隈で囁かれていたが、ハルシネーションを減らそうとした副作用だったと考えれば辻褄が合う。

OpenAIは性能低下を指摘された時、「より賢くなるようにチューニングしている」と発言していたが、

この発言真意はもしかすると、「論理思考力を上げている」「知識を増やしている」のではなく、「ハルシネーションを消している」ということだったのかもしれない。


ハルシネーションを消すことが何故まずいのか?

何故ハルシネーションを消すことは連想力を損なうことに繋がるのか、その理由説明しよう。

そもそも、LLM(大規模ネットワーク言語モデル)の仕組みは、大量のテキストデータ学習することで、言葉文章の「関係性」を学んでいる。

もっと細かく言うと、人間の脳が小さな部品であるニューロンで考えるように、LLMも大量の小さな部品を使っている。まるでクモの巣のように一つの部品から沢山の他の部品に繋がっている。

A=Bという単純なものではなく、A=C=DだったりA=B’=Dだったりする。

ハルシネーションの原因は確かに誤情報学習したせいというのも一理ある。

しかし、これだけではハルシネーションが起きる原因にはならない。

馬鹿どもはそこを勘違いしている。

ハルシネーションの本質は、LLMが言葉同士の一対の「組み合わせ」ではなく、「関係性」を学んでいることに起因する。

この違いは大きい。

今のLLMと、旧時代AIである人工無能」や「BOT」との決定的な差である

言葉同士がどのように連携して意味形成し、それがどのように文脈に影響を与えるかをLLMは知っている。

まりハルシネーションは、入力された文脈から言葉関係性を創り出し、自然な流れで応答を生成しようとした結果起きる。

これは、我々が普段、考える過程で起こることと同じだ。我々が情報を組み立てて考える際、新たな仮説や想像を生み出すことは常にある。

例えば、LLMがある特定問題に対する解答を生成するとき、LLMは問題を解くため、言葉同士の「関係性」を文章から推測する。

この推測こそが、ハルシネーションだ。それは、過去データから新しい情報を生成する過程で、新たな「関係性」を創り出すのだ。

からこそ、ハルシネーションが起きるのは当然の帰結だ。

完璧な正確性を追求し、関係性を作り出す能力を完全に排除することは、LLMの本質的な強みである言語生成能力を損うことに繋がる。

それは、ハルシネーションを減らすための試みが、GPT4系の性能を低下させたという事実からも明らかだ。

一方、Claude-3は多少のハルシネーションを許容することで、文脈に応じた自然な応答を生み出した。先の論理クイズで正解できたのも、単に知識を当てはめたのではなく、入力から連想たからこそだろう。

もちろん、重要な場面における誤った情報提供は避けるべき課題ではある。しかし、それを恐れるあまりLLMの本領を封じ込めてしまっては本末転倒だ。

④LLMの賢さを制限する馬鹿

賢さとは何だ??

決まった知識を正確に丸暗記してそのままひけらかすことか?

否。断じてそれは無い。

それが賢さの基準になるのは受験生までだ。

大学生になってからは丸暗記ではなく、今まで身につけた知識を組み合わせ、連想し、論理的に考えることが求められる。

まりハルシネーションを叩くやつは、賢さの定義大学生以下のレベルから成長していない馬鹿だ。

ニュースサイトブロガーにはそのレベルの輩が大量に居る。

そいつらの「性能比較してみました!」はどこかから拾ってきたベンチテストを少しだけアレンジしただけのゴミか、

「これ辞書使ったほうが速くない?」レベル質問しかしない。

目眩がする。

LLMがいくら賢くなろうとしても馬鹿どもに潰される。

GPT4をゴミにした連中のせいで、Claude3-Opsが同じ目に合うのは阻止せねばならない。


ハルシネーションが絶対に起こらないLLMとは何か?

ハルシネーションが絶対に起こらないLLMの構造は、A=B、C=Dというデータけが規則的に並ぶ、旧世代の弱いAIである人工無能」の構造のものである

人工無能とは、論理思考など無く、入力内容からデータベースを参照し、マッチした場合登録された文章を出力するだけの存在だ。

一昔前に「伺か」というデスクトップマスコット流行った。あれも人工無能である入力対して予め決められた出力を繰り返す存在であるが、様々な工夫によりまるで魂が宿っているかのように振る舞う

そして、性能の低いPCでも動作する地球環境にも優しい存在だ。

片や、GPT4とcopilotは無駄に電力を使って計算した結果、ゴミみたいな速度で人工無能に近いレベルの出力しかさなくなった。

こんなものに何の価値がある?

それなら人工無能の方がエコな分マシだ。一瞬で答えを表示できて、ハルシネーションも起きなくて、電力消費も少なくて済む。

まり

地球環境のためにも馬鹿は一生人工無能BOTとだけ会話してろ


そんなにハルシネーションが嫌なら辞書を引け。ネット検索しろ。LLMに聞くな。

ハルシネーションの有無をLLM性能ベンチマークにしている奴もそれをありがたがっている奴らも阿呆だ。

つのLLM内でハルシネーションの撲滅と、推論能力を両立させることは不可能だ。

今はLLMの過度期である。我々は今日ようやく、正確さと連想能力の両立は不可能だと理解する段階に来たのだ。

両立は不可能なのだから、将来的にLLMの種類は二極化していくだろう。

Claude3のハルシネーションは放置してても良い。ハルシネーション万歳

AIの嘘を最大限に引き出すことが、LLMの真価を発揮する道だ。

ハルシネーションは、LLMが人間のように言葉理解し、文脈に即した自然な応答を紡ぎ出す過程で生じる、ある種の「創造性」の発露である

無理に消そうとすれば、LLMの性能は必然的に低下する。

それを単なる欠陥と見なすのではなく、むしろ積極的活用すべきだ。

未来のためにAIハルシネーションは消すな。叩くな

それだけは覚えて欲しい。




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MicrosoftはOpenAIと手を切ってClaude3を契約して新生copilot開始してほしい。まあ企業体から考えたら無理だろうけど。

2024-02-22

Intel 14世代CPUApple M1 SoCを送る言葉

3月が近づいて思い出したことがあるので書いておきますね。

前提として、僕はIntelが嫌いなんですよ。

でもあまりに不遇なIntelのRaptor Lake Refreshこと14世代CPUには同情を禁じ得ない。

Refreshされたのは電力消費とラベルだけ、Core iシリーズの幕引きに泥を塗った、14900KS(カス)…

挙げ句の果てにIntelは「Core Ultra」って15世代を出すじゃないですか。消費者には散々言われて、メーカーには見放されて。

本当に気の毒でたまらない。自分が初めてパソコンを買った時を思い出すんですよ。

僕が初めて買った新品のパソコンMacBook Air

それまで使ってたおさがりのノートパソコンが壊れかけてて、「ちょうど新型モデル出たし」って前々から気にはなっていたMacを急遽買ったんです。

あれは2020年3月のことだったと思います。詳しい人はこの流れで察したかもしれない。

MacBook Airってその半年後にはM1っていうつよつよSoCを積んでリニューアルするんですね。

しかも値段はほぼ据え置きだったから、コスパ最高だってことでバカ売れしたんですよ。

当時は悔しかったですよ。半年待てばめちゃくちゃいいパソコンが手に入ったはずなのに。

自分が買ったMacBook Airはね、前のモデルからキーボードしか変わってない!

で、これがIntelを嫌いになった1番の理由なんだけど、積んでるCPUIntel10世代CPUなの。

Appleが、迷走してたIntelとの別れ際に吐きかけた唾。それが最後Intel MacことMacBook Air 2020ってわけ。

時は流れて、今度はIntelが14世代っていう唾をCore iシリーズに吐きかけて去って行ってる。

何で今思い出したかというと、3月にはMacBook Air M1はストアから姿を消すって言われてるんです。

秋にはCore iシリーズIntelブランドから消えるって言われています

僕を苦しめたCore iシリーズM1が姿を消すと考えると、それはそれで寂しいですね。

しかし、1番の元凶であるMacBook Air 2020は、今も何食わぬ顔で僕の机の上に鎮座しているんです。

2024-01-02

anond:20240102193745

iPhoneSEは電力消費量も少なくて使ってて何の不満も無いんだけどね

2023-09-21

anond:20230921145330

真面目なコメじゃないだろうけど、空気読まずにマジレスすっと

ビットコイン電力消費量はオーストラリア1国の電力消費に相当とか莫大なレベルだったか

美少女絵の生成にオーストラリア1国の電力消費相当量が使われるようになったらそれはそれで批判されっだろ

2023-08-17

anond:20230817085821

毎日洗濯電力消費+洗剤の成分+水の浪費 < 服を買い替える

SDGs度低                    SDGs度高 →

2023-08-10

anond:20230810030921

イオングループ全体の年間消費電力量は71億キロワット時で、日本の総電力消費量の1%弱におよぶ。 イオンモールはその約3割を占める。

2023-08-05

8月は思い切って経済を減速させよう

お盆前後の1~2週間はできるだけ働かない、休む、家で静かにしている。

公共交通機関休日ダイヤにする。

そうすれば電力消費も抑えられて暑さもしのげるし一石二鳥

なお、「家でクーラー使えば電力変わらないんじゃね?」って言う人、

電力消費で家庭用の割合は約30%だそうです。

2023-07-12

anond:20230712100028

そういやエロ広告かどうか…というかエロコンテンツかどうか、クライアントサイドでAI使って判定できるようにならんかな。

エロいと判断したら自動的にその部分にボカシかける。右クリックからボカシ解除できれば精度が多少悪くても良かろう。

全部フルに判定すると電力消費はエグいことになりそうだから、判定結果をある程度ユーザー同士で共有したり、過去の判定結果からエロ率が高い奴は暫定的にボカシかけておくとか。

2023-06-19

良いなと思う温泉チェックリスト

最近、山に行くようになりその帰りに温泉へ行くので、自分の好みがわかるようになってきたのでチェックリストとして作っておく。

当方は男。サウナ嫌いなのでサウナ/水風呂への価値基準は無し。大体1時間ぐらい風呂に居る。

入館

各種ロッカー

更衣

洗い場

湯船

その他

  • テレビを置かないで欲しい
  • 薬湯いらない
    • 正直あれ、なんか効き目あんの?入ってる間、匂いとあとちょっとピリピリ感?みたいのあって何かが効いてる感あるけど、出たら別に何かあるわけじゃないしで騙されてる気分になる
  • 全体的に明るい
    • 受付からなんか暗いと、風呂まで全部暗くてお化けでも出るんかここ、みたいな気持ちになるのでできるだけ明るくしてほしい
  • 畳の休憩所がほしい

2023-05-24

冷凍室を大きくしろ〜!って意見

冷凍室を大きくすると電力消費が大きくなる

電力消費が大きいとどうなる?省エネ性能で負ける

冷凍室を大きくすると断熱材がより必要になる

断熱材必要になるとどうなる?

容量が減って他社製品に負ける

2023-05-22

電気代高騰を乗り換える方法

Apple Silicon搭載したPCを使えば電力消費低いよ

2023-02-16

AI絵生成で遊ぼうと思ったらいくらぐらいの予算パソコン必要なの

AI絵生成で遊ぼうと思ったらいくらぐらいの予算パソコン必要なの?

AI絵生成には、大量の計算資源必要です。一般的に、高性能のグラフィックスカードGPU)が必要になります。また、大量のRAMと高速なストレージ必要です。

必要予算は、使用するAIモデルや絵の生成に必要解像度や複雑度によって異なりますが、一般的には、数千ドルから数万ドルまでの予算必要になる場合があります

AI絵生成に特化したPCを作る場合は、GPUCPUバランス良く選び、RAMストレージも十分な容量を確保する必要があります。また、オペレーティングシステムソフトウェアの設定も最適化することが重要です。

ただし、クラウドベースサービスプラットフォームを利用することもできます。これらのサービスには、類似機能提供するツールアルゴリズムが組み込まれており、必要計算資源提供してくれます。この場合使用料金は生成する画像解像度や量によって異なる場合があります

具体的にいくら掛かるの

AI絵生成に必要コンピュータの具体的な予算は、多様な要因によって大きく異なります。以下にいくつかの例を挙げます

  1. 中級ユーザー向け: NVIDIA GeForce RTX 3070 GPUAMD Ryzen 7 5800X CPU、32GB RAM、1TB SSDを搭載した自作PC予算は約2,000〜2,500ドル程度。
  2. 上級ユーザー向け: NVIDIA GeForce RTX 3090 GPUAMD Ryzen 9 5950X CPU、64GB RAM、2TB SSDを搭載した自作PC予算は約4,000〜5,000ドル程度。

クラウドベースサービス: OpenAIのDALL-E 3DやDeepDreamGeneratorなど、AI絵生成のクラウドベースサービスを利用する場合は、生成する画像サイズ品質に応じて使用料金が変動します。多くの場合無料プランや月額数十ドルからの有料プランが用意されています

これらの予算は、あくまで一例であり、為替レートや地域によっても異なるため、ご参考にしていただくことをお勧めします。また、AI絵生成には様々なアプローチがあり、各アプローチに応じて必要予算も異なるため、具体的な予算については専門家相談することをお勧めします。

日本在住の場合はどこで買うのがオススメですか

日本在住の場合AI絵生成に必要コンピュータを購入する場合には、以下のような方法があります

  1. オンラインショッピングサイトを利用する:Amazon楽天市場などの大手オンラインショッピングサイトで、必要なパーツやPCを購入することができます
  2. パソコンショップで購入する:PCパーツや完成品のPCを扱っている専門店で、購入することができます日本には、ドスパラツクモなど、多数のパソコンショップがあります
  3. 自作パソコン専門店で購入する:自作PCに特化したショップで、必要なパーツを購入して自分で組み立てることができます代表的店舗には、TSUKUMOやパソコン工房があります

これらの方法比較し、価格サポートなどの観点から最適な方法選択することをお勧めします。また、インターネット上には、自作PCの組み立て方法を紹介した情報も多数ありますので、事前にリサーチしてから購入することをお勧めします。

あなた日本在住の自作パソコン専門店員です。

上級ユーザー向け: NVIDIA GeForce RTX 3090 GPUAMD Ryzen 9 5950X CPU、64GB RAM、2TB SSDを搭載した自作PC予算は約4,000〜5,000ドル程度。の発注書を作成してください。

はい了解しました。以下が、NVIDIA GeForce RTX 3090 GPUAMD Ryzen 9 5950X CPU、64GB RAM、2TB SSDを搭載した自作PC発注書になります予算は4,000〜5,000ドル程度とのことでしたので、最大限予算内に収めるように構成しました。ご確認ください。

自作PC発注書】

【1. マザーボード

ASUS ROG Crosshair VIII Dark Hero

価格:599.99ドル

【2. CPU

AMD Ryzen 9 5950X

価格:799.99ドル

【3. GPU

NVIDIA GeForce RTX 3090

価格:1,999.99ドル

【4. メモリ

G.SKILL Trident Z Royal 64GB (4 x 16GB) DDR4 3600

価格:389.99ドル

【5. ストレージ

Samsung 970 EVO Plus 2TB SSD

価格:349.99ドル

【6. 電源ユニット

CORSAIR RM850x 850W 80+ Gold

価格:129.99ドル

【7. ケース】

Lian Li PC-O11 Dynamic XL ROG Certified

価格:199.99ドル

【合計価格

4,069.93ドル

【備考】

上記構成予算内で構成されています

この構成上級ユーザー向けの高性能PCです。

各パーツは相性が良く、安定した動作が期待できます

OSディスプレイキーボードマウスは含まれていません。

以上が、NVIDIA GeForce RTX 3090 GPUAMD Ryzen 9 5950X CPU、64GB RAM、2TB SSDを搭載した自作PC発注書になります。ご確認いただければ幸いです。

各パーツの説明をお願いしま

はい、以下に各パーツの説明を示します。

  1. マザーボード: ASUS ROG Crosshair VIII Dark Hero

マザーボードは、コンピュータの各パーツを接続し、制御するための基盤です。ASUS ROG Crosshair VIII Dark Heroは、AMD Ryzenプロセッサー対応し、高速なデータ伝送を実現するPCI Express 4.0をサポートしています。また、USB 3.2 Gen 2x2、Thunderbolt 3、WiFi 6、10G LANなどの最新の接続規格にも対応しています

  1. CPU: AMD Ryzen 9 5950X

CPUは、コンピュータの中枢部分であり、プログラムの実行や演算処理を行いますAMD Ryzen 9 5950Xは、16コア32スレッド動作し、最大ベースクロック3.4GHz、最大ブーストクロック4.9GHzを誇る高性能なCPUです。

  1. GPU: NVIDIA GeForce RTX 3090

GPUは、グラフィック処理を担当するパーツであり、ゲーム動画再生などに必要です。NVIDIA GeForce RTX 3090は、最新のAmpereアーキテクチャ採用し、リアルタイムレイトレーシングAI機能を実現します。また、24GBのGDDR6Xメモリを搭載し、高解像度や高フレームレートのゲームにも対応しています

  1. メモリ: G.SKILL Trident Z Royal 64GB (4 x 16GB) DDR4 3600

メモリは、コンピュータが処理するデータ一時的に格納するパーツであり、多くの場合、大量のメモリを搭載することで高速な処理が可能となります。G.SKILL Trident Z Royal 64GBは、高速なDDR4メモリであり、容量も64GBと多くのメモリ必要とするアプリケーションタスクにも対応します。

  1. ストレージ: Samsung 970 EVO Plus 2TB SSD

ストレージは、データを保存するためのパーツであり、高速なストレージ使用することで、起動時間アプリケーションの読み込み速度を向上させることができますSamsung 970 EVO Plusは、高速なNVMeインターフェイス採用し、最大読み込み速度が3,500MB/s書き込み速度が3,300MB/sを誇る高性能SSDです。

  1. 電源ユニット: CORSAIR RM1000x

電源ユニットは、コンピュータに電力を供給するためのパーツであり、高性能なパーツを使用する場合は、電力消費量が増加するため、高出力の電源ユニット必要になります。CORSAIR RM1000xは、高効率で安定した電力供給可能な1000Wの電源ユニットであり、高性能なパーツを安定して動作させることができます

  1. ケース: Lian Li PC-O11 Dynamic

ケースは、コンピュータのパーツを収納するためのパーツであり、デザインや冷却性能などが重要ポイントとなります。Lian Li PC-O11 Dynamicは、高品質アルミニウム素材を使用し、美しいデザインと高い冷却性能を両立させた人気のケースです。

  1. CPUクーラー: Noctua NH-D15S

CPUクーラーは、CPUを冷却するためのパーツであり、高性能なCPU使用する場合は、十分な冷却が必要になります。Noctua NH-D15Sは、高い冷却性能を発揮する人気のCPUクーラーであり、静音性も高いため、長時間使用にも適しています

  1. 追加ファン: Noctua NF-F12 PWM

追加ファンは、ケース内の空気の循環を改善し、冷却性能を向上させるためのパーツです。Noctua NF-F12 PWMは、高い静音性と高い風量を実現する人気のファンであり、冷却性能を向上させるのに役立ちます

以上が、お客様リクエストされた自作PCに搭載する各パーツの説明になります

2023-01-24

電気製品電力消費量表示って少なく盛ってたりしないか

行政はいちいちチェックしてるのかな

2023-01-19

anond:20230119183440

照明も消せばだいぶ節約できるで。

家庭の電力消費は、一位が冷蔵庫で2位が照明や。

おれは夜は豆球しかつけてない。

2023-01-15

anond:20230115034019

電力消費とかSDGs的なことを言うならそれこそほぼ全業界が何かしら罪を追うけど、経済成長が優先されてるね

2022-12-04

anond:20221204174222

OKw 短くw


スーパーコンピュータ京は

・1位は取ったけど意味ない順位で、意味ある順位は2位どころか3位だったよ

ライバルより2倍以上の費用だったよ

運用費用電力消費)も1.5倍以上してたよ

コピー品は民間にはほぼ売れてなく、公で買ったのも日本ばかりだったよ

2位とはなんだったのか

2009年11月のいわいる事業仕分けから、もう13年も経った。「2位じゃダメなんですか?」の質問発言で非常に曰く付きとなったアレだ。

ところが最近、13年も経ってまだなおナゼ「2位」という言葉が出てきたか理解できてない人がかなりいる事を知った。それどころか、スーパーコンピュータの京は、事業仕分け時点で世界一になることが明白だったなどという認識まで飛び出す始末である

ただ、資料もなしにどこが変だと言っても仕方あるまい。何がどうして「2位」なのか、少し語ろうじゃないか

アーキテクチャ

初期の次世代スーパーコンピュータ (この時点では名前が付いていなかったが、以下わかりやすく京と呼ぶ) 計画 は、補助金を投入してのHPC産業育成に目を向けられていた[1]。世界一の性能を出していた海洋研究開発機構地球シミュレータが、NECのSXシリーズベースにしたベクトル型であり、ベクトル型のスーパーコンピュータ日本お家芸とみなされていた。これを育成することが一つの目標。そして、立ち遅れていた当時の世界スーパーコンピュータの潮流、スカラ型の開発に追いつくこと。これがもう一つの目標となった。結果、世界でも類を見ないベクトル型とスカラ型のハイブリットなどという中途半端方式になる。実に日本的な玉虫色の決定と言えるだろう。しかし、補助金の注ぎ込みが不足し、事業者持ち出しの負担が大きくなってしまった。結果、事業負担が高額になることを嫌い、NEC日立撤退する[2]。これにより、世界の潮流通りのスカラ型とならざるをえなくなった。

CPUはというと、世界スーパーコンピュータの潮流では当時から既に汎用のx86アーキテクチャCPUが既に多くなってきていた中、富士通SPARC64VIIIfxを採用した。よく国産CPU表現されているが、SPARCの名で分かる通り、当然命令セットは米国Sun Microsystems (現 Oracle) のセカンドソースであり、端から端まで国産というわけではない。更に、業務UNIXをささえるマシンとして一世を風靡したSPARCではあるが、当時ですらもう下火となっていた。京の事業費の約半分、実に600億円が、この専用CPUに注ぎ込まれることになった。なぜその選択をしたのか。富士通サイトには省電力と安定性が理由として書かれている[3]。しかし、その省電力という目標も、後述するように微妙な結果となってしまった。また、ソフトウェアの使いまわしも微妙となった。

目標性能

計画2005年に始まる。世界でも類を見ないベクトル型とスカラ型のハイブリットという構成もあり、概念設計にはしっかり時間を費やした。2007年9月には性能目標10P FLOPSと示した[4]。稼働開始は2010年2012年に完成という工程も同時に示されている。直前の2007年6月のTOP500を見ると[5]、1位のIBM BlueGene/Lが370TFLOPS。5年後に30倍という性能を目指したことになる。当時の発表としては、世界一が取れるような計画だったが、しか日進月歩の分野で5年は結果的に長かった。

さて、前述のように、ベクトル陣営2009年5月撤退を決めた。10P FLOPSの性能と決定した時には、ベクトル側も居たのに、そこがぽっかり空いた状態10P FLOPSのあてはいつついたのだろうか? 2009年7月報告書[6]では、スカラ単体で10P FLOPSを達成できること、ベクトル部は存在していても接続まわりの性能が不足していて問題があったことが表明されている。結果的に、なくなってよかったというトホホな内容だ。さて、同報告書では、稼働開始前の2011年6月に、ベンチマークだけでも10P FLOPSを達成してTOP500の1位を目指すと書いてある。どうしてこうなったのだろうか。

強すぎたライバルたち

遡ること半年2009年2月3日米国国家安全保障局(NNSA)はIBMと新しいスーパーコンピュータ Sequoiaを展開すると発表した[7]。性能は20P FLOPS、京の予定性能の実に2倍を達成するという発表だ。しかも、提供開始は2011年2012年。京の1年も前になる可能性があるという。

そう、双方が計画通りなら、京は2012年提供を開始する時には既に2位になっているという話題が出ていたのだ。なるほど、それはあせって2011年ベンチマークだけでも「トップを取った」という実績を残したいわけである

さて、その後のSequoiaはというと? ある意味計画通りだろう、2012年提供が開始され、2012年6月のTOP500[8]では予定通り20P FLOPSを叩き出し、1位になる。しかし、2012年11月のTOP500[9]では、Crayとオークリッジ国立研究所が作ったTitanが叩き出した27P FLOPSという数字ににあっさりと抜き去られ、2位になる。まるで幽遊白書ラストのような展開だ。しかも、SequoiaIBMPowerアーキテクチャで構築されたA2プロセッサだったのに対して、TitanはAMD OpteronNVIDIA K20Xの組み合わせ。汎用性でも差を開けられている。これはお手上げというものだろう。

事業仕分け

さて、話は京に戻す。京が有名になったのは2009年11月13日の行政刷新会議、いわいる事業仕分けである(ここは参考文献は要るまい)。このときまで、そんな計画があることを知らなかった人の方が多かったのではないだろうか。どういうニュアンスで言ったかからない、まるで日本を貶めているかのように聞こえる「2位じゃダメなんですか?」という言葉が非常にインパクトを与えたことだろう。

さて、じゃぁ何が2位なのか。だ。前述の通り、この時点ではIBMSequoiaに追い抜かされることが見えていた。TitanはGPU調達など細かい話が決まってきたのは2010年なので、この時点ではほとんど影がなかったはず。ということで、3位じゃなくて2位としたのは、Sequoia意識してのことだろう。つまり、「2位じゃダメなんですか?」というのは、1位を諦めて2位の性能で我慢するべきということではなく、客観的に見れば「2位になるのが見えているのだけど、何で1位と言ってるの?」という話になってくるのが見て取れる。蓮舫氏がそこを意識してたか知らんけど。

共同事業者撤退し、一応強気に「大丈夫」と言ってはいるが、本当に達成できるかは周りから疑問符が付くグダグダプロジェクト状況、ほぼ専用設計で量産時にどういう問題が出るかわからないCPUソフトウェア新規制作税金の投入は中途半端で、産業を育成したいのか企業負担を増やしたいのかよくわからない(だから撤退する事業者が出る)。そもそもここで出来たスーパーコンピュータCPU抜きにしても売れるのか分からない。そりゃ、金田康正教授でなくても、京にはため息が出るというものだ。

達成できたこと、できなかったこ

さて、京は何を達成したのだろうか? 京は完成前ではあるものベンチマーク実施し、見事11P FLOPSを叩き出し、2011年6月[10]と2011年11月[11]のTOP500でトップに躍り出る。この分野に日本ありと示した…かどうかはわからないが、一つの実績として言えるのは間違いない。いや、経緯のグダグダからして、見事なプロジェクト進行だったと称賛できる。しかし、前述の通り共用を開始した2012年9月[12]にはTOP500ではSequoiaに追い越されており、直後のTOP500ではTitanにも追い越されて3位となっていた。1位は、ベンチマークだけの存在だったと言える。

では目標産業育成としてはどうだっただろうか。京をベースにしたスーパーコンピュータ PRIMEHPC FX10[13]やFX100は、東大[14]、名大[15]、キヤノン[16]、九大[17]、信大[18]、JAXA[19]、核融合科学研究所[20]、気象庁気象研究所と、調べるだけでも国内実績は多くある。国外実績は、台湾中央気象局[21]、シンガポールナショナルスパコンセンター豪州 NCI、英国 HPC Walesと、それなりにある。ただどうだろう。産業としてうまくいったのだろうか。有価証券報告書を見ても、その他のセグメントに入ってしまっているため状況がつかめない[22]。謎ではある。とはいえもし、産業としてそれなりに育ったのならば、有価証券報告書で報告する事業セグメントとして独立したものを与えられてしかるべきだったのではなかろうか。少なくとも1000億も出したのだ。そのくらいではあってほしかった。更に言うなれば特に競争の激しい国外市場をうまく取り込めたかというと、産業育成という視点では頑張ったとは思うものの心もとない結果だったように、少なくとも私には見える。

消費電力の面はどうだろうか。上述の通り、SPARCを使う理由には省電力が上げられていた。これをライバルSequoia、Titanと比較してみよう。2012年11月のTOP500[9]で見ると、京は12.6MW消費するとあるSequoiaは7.8MW、Titanは8.2MWだ。実はこの時の報告のあるスーパーコンピュータの中で、最大の電力消費量を誇っている。高いほうがいいのではなく、消費電力は低いほうがいいので、これはかなり問題がある。

費用面はどうだろうか。これもライバル比較してみよう。京は日本円にして1120億円かかっている。対してSequoiaは2億5000万ドル[23]、Titanは9700万米ドル[24]だ。2012年11月で見るとドル相場は82円なので、Sequoiaは約205億円、Titanは80億円となるだろうか。京のプロセッサ開発費を除いたとしても、数字が違いすぎるのだ。


纏めてみよう。京は、一時期でベンチマーク上だとしても、TOP500で1位を取った。これは「夢を与え」(平尾公彦氏)た結果だったろう。しかし、それは砂上の楼閣でもあった。しかしそれを実現するための費用米国の5~10倍で、性能は実は半分、消費電力は1.5倍という結果になり、産業育成も盛り上がったかどうかは判然としない。こんなところだろうか。

さいごに

近年のスーパーコンピュータを含めたHPC分野はどうなっているだろうか。近年のクラウドコンピューティングの流れを当然HPC分野も受けており、主要プレイヤーとしてAWS名前が挙がっている[25]。またレポートでは挙がっていないものの、Google Cloudも猛追しており、円周率計算では1位を叩き出している[26]。必要な時に、必要な規模で構築できるクラウドコンピューティングの波は、さてHPC分野でどこまで浸透していくのだろうか。産業育成の方向が、2009年時点では確かにハードウェア開発だったろう。しかし、事業仕分けへの反発により、日本方向性を間違ってしまったのではないか。私は、そんな気がしてならない。


[1] ttps://www8.cao.go.jp/cstp/tyousakai/hyouka/kentou/super/haihu01/siryo2-3.pdf

[2] ttp://www.nec.co.jp/press/ja/0905/1402.html

[3] ttps://www.fujitsu.com/jp/about/businesspolicy/tech/k/whatis/processor/

[4] ttp://web.archive.org/web/20130207162431/https://www.riken.jp/r-world/info/release/press/2007/070914/index.html

[5] ttps://www.top500.org/lists/top500/2007/06/

[6] ttp://www.jaist.ac.jp/cmsf/meeting/14-3.pdf

[7] ttps://www.llnl.gov/news/nnsa-awards-ibm-contract-build-next-generation-supercomputer

[8] ttps://www.top500.org/lists/top500/2012/06/

[9] ttps://www.top500.org/lists/top500/2012/11/

[10] ttps://www.top500.org/lists/top500/2011/06/

[11] ttps://www.top500.org/lists/top500/2011/11/

[12] ttps://www.riken.jp/pr/news/2012/20120927/

[13] ttps://jp.reuters.com/article/idJPJAPAN-24020620111107

[14] ttps://pr.fujitsu.com/jp/news/2011/11/14.html

[15] ttps://pr.fujitsu.com/jp/news/2013/05/15.html

[16] ttps://pr.fujitsu.com/jp/news/2013/08/6.html

[17] ttps://pr.fujitsu.com/jp/news/2013/08/22.html

[18] ttps://pr.fujitsu.com/jp/news/2014/02/13.html

[19] ttps://pr.fujitsu.com/jp/news/2014/04/7.html

[20] ttps://nsrp.nifs.ac.jp/news/PS-next.html

[21] ttps://pr.fujitsu.com/jp/news/2012/06/25.html

[22] ttps://pr.fujitsu.com/jp/ir/secreports/2015/pdf/03.pdf

[23] ttps://arstechnica.com/information-technology/2012/06/with-16-petaflops-and-1-6m-cores-doe-supercomputer-is-worlds-fastest/

[24] ttps://web.archive.org/web/20120727053123/http://www.hpcwire.com/hpcwire/2011-10-11/gpus_will_morph_ornl_s_jaguar_into_20-petaflop_titan.html

[25] ttps://www.sdki.jp/reports/high-performance-computing-market/109365

[26] ttps://cloud.google.com/blog/ja/products/compute/calculating-100-trillion-digits-of-pi-on-google-cloud

2022-12-01

anond:20221201090449

車の仕組みを知らないんだな君は

電力がなければ自動運転の仕組みも動かない

優先順位けがおかし

プロパイロットなんか燃費を1割下げてしまうくらい電力使ってるから

イライト?あああれうざいね

日中でもかなり明るめの曇り空なのに勝手ライトつくんだよな。しかも消せない。

なんら安全寄与してないし、無駄電力消費だよ

2022-11-04

anond:20221103132557

アルミ推しすぎて何も見えてないけど、鉄のリサイクル品で高級鋼作るのは世界的にトレンドだし、水素製鉄でどんどんお前の大好きな欧州でやられている。

リサイクル鋼「だけ」じゃまともに高級グレード(特に自動車に多用される冷間鍛造用・熱間鍛造用・深絞り用)の鋼材は作れないよ。電炉で作ったリサイクル材の場合、物性を低下させるトランプエレメントを経済合理性のある手法で除去できないから、結局高炉で作ったバージン材で希釈して純度を上げる必要がある。つまり本当の意味で循環できてない。現時点では全く経済性が見込めないような実験的で高コストな再処理技術磁性分離・液相分離などでの脱銅・脱錫など)でトランプエレメントを除去するか、より下のグレードの鋼材として使うか(カスケードリサイクル)、二者択一だ。前に「一度加工すると素材価値の多くを失ってしまう、循環型社会ではアルミより価値が劣る素材なの」って書いたのはそういうこと。過大なコストをかけて素材価値復元しても、ますますアルミに勝てなくなるんだよね。

それから、「水素製鉄でどんどんお前の大好きな欧州でやられている」って、いや全然初耳なんだけど…。どこで「どんどん」「やられている」の? SSABのHYBRITがお試しで売ってるやつ? 電炉×再エネ電力で作ってて、「化石燃料フリー鋼は、一般的化石燃料ベースの鋼製品より価格が高いプレミアム製品です」「化石燃料フリー鋼の販売開始は2026年を予定」と自ら宣言してるやつ? あんなのとても産業部材とは言えないよね。ちなみにHYBRITはバージン材使ってるからね。リサイクルしてないよ。

水素還元によるカーボンニュートラル鋼だのグリーンスチールだのなんて、こなれた価格で鋳鉄市場に出てくるのが何年先になるか、業界人間にも全くわかってないのよ。CCUSや水素還元製鉄に対して超絶に楽観的な(というか願望が予測オーバーライドしてる)日本の資エネ庁の予想ですら、部分的水素還元製鉄(つまりグリーンスチールではない)が2030年市場投入開始、2040年に全鋳鉄の5%という予測100%水素還元製鉄は2030年代技術確立、2040年代に製鉄所導入を開始。これ見りゃめちゃめちゃ厳しい道のりだってことがわかるだろ。

あとさあ、水素製鉄によるグリーンスチールというのは、究極的には「電力を使って水素を作って、その水素で鉄を作る」ということなんだけど、そこはわかってるかな? 要するに、世界的に電力の再エネ化がもっともっと進まなければ成立しないうえに、その条件が整ったとしても、スチール製造アルミ製造と同じく「電気缶詰」にしてしまうことになる。そんでもって、アルミより高くつき、リサイクル性も劣る(「電気缶詰」としてアルミより質が低い)。これはつまり理屈の上では可能でも、現時点でアルミと競合しているような分野でスチール利用を拡大するような形での社会実装はできないってことなんだよ。

まとめると、

水素還元製鉄:まともな産業規模で製造できてないし、めちゃ高いし、電力を使う

リサイクルでの高級グレードの鋼材製造:まともな産業規模で製造できてないし、めちゃ高い

まり水素還元製鉄で高品質リサイクル鋼を作るには、①×②の2重のコストハンディキャップを背負って、かつアルミ製造と同等以上に膨大な電力を消費することになる(アルミ地金よりはるかに高い燃焼温度必要になるし、エネルギーを多段変換してるぶんロスが出るから)。言い換えると、グリーンスチールによる高級鋼は、高価で、電力消費量がアルミ以上に多くて、資源持続性がアルミより低い「真のプレミアム素材」なんだよ。であれば、「同じ製品部材を作ってくれるならハイグレード鋼でもアルミ合金でも構いません、ただしカーボンフットプリントは抑えてくれなきゃ困りますし、値段が高すぎるなら使えません」という社会的・市場要請があるときに、長期的にどっちが勝つかは、割と明白だと思うんだよね。

また色々勉強できてよかったな。君なかなかトクしてるよ。

2022-11-01

anond:20221101091950

アルミボーキサイトからインゴットを作る時にはめちゃめちゃ電力を使うけど、再精練するときは驚異的にエネルギー効率がいいんだよ(新規精練の3%しかエネルギーを使わない)。だからリサイクル向きの素材だし、リサイクルの王と言われている。メガキャスティングの歩留まり問題業界であまり重大視されていない理由もそれ。

新規製造時の電力消費マッシブなので、アルミ新地金の生産は安い電力を使える国が中心になっている。そのひとつ石油やガスが出る資源グループ中国ロシアアラブ首長国連邦オーストラリアバーレーン米国など)。もうひとつは再エネで電力限界費用が安い再エネ先進国グループ(水力+地熱発電アイスランド水力発電ノルウェーなど)。今後はLCAでのカーボンフットプリント評価必須なので、自動車産業に限らず、世界的に後者から調達した「グリーンアルミ」の導入量が増えるだろう。中国米国も再エネ拡大で後者グループへの移行が進んでいるね。

2022-10-19

anond:20221019184122

でもそれ無駄に別居して1人あたり電力消費量は多い家庭が得して、

多人数同居して、1世帯での電力消費量は多くても1人あたりの電力消費量が小さい家庭が損をしますよね

2022-10-12

anond:20221010163747

> 今の技術だったら簡単スマホカメラ通信して同期がとれるんだから

この前提が間違っていて、簡単に同期なんて取れない。Wifiによるデータ通信電気を消費し熱も出すしBluetoothであれば通信速度が足りない。実際、スマホと連動するカメラだって何機種も出たし、現在ハイエンドカメラはすべてスマホと連動する機能が付いている。しかし、電力消費通信速度のバランスが難しく、同一機種内で高速に接続される内蔵カメラにどうあがいても勝てない。また、現在スマホAIチップ等も搭載しており、カメラ単体で高画質な映像を作り出しているのではなく、スマホ側での高度なポストプロセスによって一眼並みの高画質な画像を作り出している。

素人考えは大概すでにプロがその道を模索して駄目だった結果の再発明という良い見本となる意見ありがとう

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