必要な答えが、まだどこにも発表されていませんか？
組み込みハードウェアから学習済みモデルまで、実現可能性調査、プロトタイプ、計測、モデリング。成果物が製品ではなく知識である仕事です。納めるのは根拠のある答えで、答えがノーの場合も含みます。
課題
経験からは誰も答えられない問いを、意思決定が待っています。センサーがそもそも信号を分解できるか、コントローラーがプロセスを限界内に保てるか、モデルが二つのものを確実に見分けられるか、既存の基板が文書どおりに動くか。研究なしでは、決定は楽観で下され、実験の高くつく版が本番で起きます。
取り組み方
何かを作り始める前に、どちらの結果が出ればどう決着するかを含めて、問いを正確に書き下します。次に、その結果を出せる最も安価な実験を設計します。組み込みハードウェア上のプロトタイプ、計測キャンペーン、学習済みモデル、数値シミュレーション。数字が信頼できるだけの厳密さで実施します。校正、対照、明示された不確かさ。仕事が電子工学に触れるところでは、回路、アンテナ、センサーチェーンを自分たちで設計し、既存の基板を分解して実際に何をしているのかを突き止めることもできます。報告書には、何が分かったか、どれだけ確信があるか、さらに確信を得るには何が必要かを記します。
事例
タイマーではなく植物を読む栽培システム
私たちの組み込みの仕事の初期の一つは、植物をスケジュールではなく最適な条件に保つ栽培システムでした。センサーが湿度、温度、紫外線の強さを読み取り、コントローラーがそれらを植物種ごとのプロファイルと比較し、差を埋めるようにランプ、換気、給水を駆動しました。面白かったのはハードウェアではなくプロファイルです。どの測定値が実際に成長を予測するのか、それぞれがどこまでずれても問題ないのかを見つけることでした。その後の仕事は同じ方法を別の方向へ運びました。写真から二種類の銃器を見分けるように訓練した画像モデル、実習期間中のアンテナ設計とリバースエンジニアリング、文書が残っていない回路基板の解析です。
納品物
- 問いと、どの結果がそれを決着させるかの正確な記述
- 数字が耐えられる水準で作られた実験、プロトタイプ、またはモデル
- 所見、不確かさ、そしてどちらを指していても次の一歩を記した報告書
- 仕事を再現または拡張できるようにするためのデータ、コード、回路図、機器