RT @saku_Euro: オカンが石鹸削って桜作ってた https://t.co/tmnzfgHhFU


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June 06, 2018 at 08:59PM
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RT @cocodocosakura: RT 素晴らしい‼️この会社をさらに応援したい、と検索したら上場していなかった。シャボン玉石けん株式会社が上場しない理由は… 「Ｐ＆Ｇの無添加事業部になっては困る」 さすがです。 引き続き買って応援します。 https://t.co/36fLcWzkBh


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June 06, 2018 at 08:36PM
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RT @IZUMIYA195: 「1000回の実験が２、３回で終わる」。ノーベル物理学賞受賞者、名古屋大学の天野浩教授は人工知能（ＡＩ）の威力に驚く。実験は様々な条件がそろって成功する。その組み合わせは無数だが、ＡＩを使えば試行錯誤をなくせる。日経


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June 06, 2018 at 06:52PM
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RT @jaguring1: ＫＩＡＩ（気合）よりもＡＩ　根性だけで戦えない https://t.co/WhIcX5RdBb 『「1000回の実験が２、３回で終わる」。ノーベル物理学賞受賞者、名古屋大学の天野浩教授は人工知能（ＡＩ）の威力に驚く。』


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June 06, 2018 at 06:51PM
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RT @aibiblio: 「AI記者」は実現可能か？NTTデータがニュース原稿の自動生成についての実証実験を実施 https://t.co/rMMVChRXnI #人工知能 #AI【バックナンバー】


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June 06, 2018 at 06:51PM
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RT @aibiblio: Ｘ線スペクトル測定の効率化にＡＩを活用、効率的な実験計画を自動決定 https://t.co/YO2Ob5pyqr #人工知能 #AI【バックナンバー】


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June 06, 2018 at 06:50PM
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石鹸の手作り情報を網羅的に分析する人工知能を作ってみたいと空想中

石鹸手作りレシピと石鹸の感想を網羅的に分析する。

１）Google検索の全結果をダウンロードする方法を考えてみた。
例えば石鹸で検索すると、31,000,000件もある。このURLをすべてダウンロードして保存してみたいと思った。
しかし、3100万件という途方もない数なので、
エクセルでも勿論、アクセスでも太刀打ちできないのでは
ないか？？？と不安になる。もう少し、進めると、

 ２）グーグル検索結果のURL先をすべてテキスト保存する。

 3100万件の1件あたり１Mバイトとすると、３１テラバイトと
いう途方もないデータ量になってしまう。

 少なく見積もっても、１０テラバイトは必要だろう。

３）10テラバイトの石鹸に関する全WEB情報を
ディープラーニング。

 分岐は、市販か手作りか。
材料名か感想か。
４）ここで、ちょっと現実的に考え直すと、
石鹸手作りの実践的なブロガーの数を予想する。
多く見積もっても日本に200人程度じゃないか？？？
5記事以上、石鹸手作りについて書いている人はもっと少なそう。
100人が50記事を書いているとしよう。高々5000記事しかない。
一気に3100万件の３１テラバイトの記事から絞れた。

５）5000記事で１Mbずつだったたった５Gｂしかない。
写真をすべて保存しても、１５Gぐらいか。

これを5000記事をディープラーニング。

６）ディープラーニングで、考えると、

石鹸の手作りのバリエーションは
せいぜい、
オイルにこだわる。
水にこだわる。
添加物にこだわる。
色にこだわる。
香りにこだわる。
など、10項目ぐらい。
それぞれの１０項目に小分類が１０あったら、

１０の10乗の小分類のパターンできる。
１０の１０乗は１０の４乗で1万、その4乗で1億、その２乗で100億となる。

７）修正
またまた、数はむちゃくちゃ多くなってしまったが、

そこは、計算しなおす。
オイルは30パターンぐらいありそう。
けど添加物は、
その匂いがする、しない。
その色がつく、つかない。
程度の結果しかありそうにない。

また、水も水道水か蒸留水の二択だろう。

添加物のキレート剤は入れるのはかなり高度なソーパーでも考えづらい。
よって、
オイル30パターンぐらいの１０倍の３００パターンを予想すると、
手作り石鹸のおおよそ8割ぐらいは網羅できるのじゃないかな。

もう少し多いかな。
オイルの種類とブレンドがあるから。
それと入れそうな添加剤のアルコールなどの触媒系。

これもいちいち、人間が読んで入力したらカッコよくない。
原料のオイル、その他の条件を日本語から自動で抜き出して、
その分量の記述をまとめる。
これがディープラーニングっぽくてかっこいいと思っている。


８）感想の分類
洗浄力。
泡立ち。
肌への感覚。
すっきり感。
しっとり感。

ここいらを日本語のディープラーニングで点数化していきたいものだ。

これは、言語分析に強い系のAI人工知能が得意だろう。


以上、
石鹸の手作り情報を網羅的に分析する人工知能を作ってみたいと空想中でした。

だれか、AIを自作できる人、
使い方が分かる人、
教えてください。
どっから手を付けていいか、さっぱり。
















ＡＩ人工知能は化学実験にも石鹸手作りにも

今朝の日本経済新聞のＡＩの特集記事は
名古屋大学の天野教授が人工知能を実験のシミュレーションに活用しているという話題だ。
名古屋大学の天野教授は青色発光ダイオードの合成に成功してノーベル賞を受賞したことで有名だ
１０００回の実験で偶然の産物で発明した青色発光ダイオードの画期的合成法だった。
日本の文化には地道な実験の末の成果がフィットしていた。しかし今後のパワー半導体やリチウム電池などの材料科学分野で中国や欧米諸国との開発競争では
地道な実験ではスピードに追いつけない。

人工知能ＡＩを使って反応をシミュレーションして1回か2回の実験がこれまでの１０００回の実験に相当するような合理的な合成開発手法を使っていく必要がある。


合成化学者がＡＩ技術者と積極的にコラボしていく時代だ。


人間はこれまでの実験作業から
設計や分析にウェイトを移していく。

スピード勝負の特許権だからいち早くＡＩに取り組んだ人が勝つ。


化学者よ、今こそ数十年に一度の飛躍のチャンスだ。


私の身近でいえば
石鹸合成、手作り石鹸の作り方、原料と出来た石鹸のシミュレーションだろう。

今でもオイルの配合と出来上がりには経験的なデータが積み重なっている。

ＡＩじゃなくても
石鹸ぐらいなら予想出来そうだけど、
石鹸のシミュレーションをＡＩで出来ればもっと他の化学実験にも応用できるかもしれない。

石鹸づくりのソーパーは
小規模で情報も少なくて試行錯誤を楽しんでいる。
それでも石鹸づくりが上手くなるようなアプリケーションが人工知能で作れたら面白そうでしょう。


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June 04, 2018 at 10:40PM
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