このデジタル時代にアナログに何が起こったのでしょうか?

エド・ブラウン

ウィスコンシン大学の記事を見つけて、アナログの世界とデジタルの世界について考えさせられました。 この記事では、一部の研究者が、PVC チューブを通して話すだけで、広く使用されているデジタル自動話者識別システムをだますことができることをどのように発見したかについて説明しました。 私の注意を引いた説明の 1 つは、「…音声がアナログであるため、音声認証システムのデジタル攻撃フィルターをバイパスしている」というものでした。

アナログの世界とデジタルの世界には根本的な違いがあるのではないかと考えさせられました。アナログの世界は実際に存在する世界であり、デジタルの世界は操作された近似値です。 たとえば、アナログ信号をアナログ - デジタル コンバータ (ADC) に通すと、温度などの現実世界の条件にアナログの情報が取り込まれ、その連続信号がデジタル パルスに分割されます。 。 ADC は、特定の瞬間のアナログ信号の振幅を取得し、それを一連のバイナリ ビットとして表します。 したがって、ADC 出力は現実世界から 3 倍離れています。 まず、アナログ信号が測定対象の物理現象をどの程度適切に表現しているかという問題があります。アナログ信号は決して完璧ではありません。 さらに、DAC は、離散的な時間間隔でのみアナログ信号をサンプリングできるという事実を追加します。 次に、そのサンプルは、帯域幅によって精度が制限されるデジタル ビットで表現する必要があります。

では、そもそも物理世界を測定することがなぜそれほど重要なのでしょうか? 前回のブログで述べたように、物理世界をセンシングしなければ、モノのインターネット (IoT) は存在しません。オートメーション、コネクテッド ファクトリー、自動運転車、遠隔セキュリティ システム、インテリジェント ビルディング システム、高度な医療モニタリングなども存在しません。

信号が IoT の接続領域に入る前にデジタル化する必要がありますが、それについては疑いの余地がありません。 ただし、デジタル化をどこでどのように行うかについては議論が続いています。 エッジで処理を行う傾向が高まっています。 エッジ処理は実際には前処理と呼ぶべきです。 そのアイデアは、分析の一部をセンサーまたはその近くで実行することで、クラウド (または中央プロセッサ) に送信されるデータの量を削減することです。 これにより、システム内のすべてのセンサーから大量のビットのデータを送信するために必要な帯域幅が削減され、クラウド上の計算負荷も軽減されます。

SAE Media Group の Ed Brown は、数十年間 EE として働いた後、テック エディターという第 2 のキャリアに入りつつあります。

「エンジニア時代を振り返り、編集者として最新かつ最高の作品をすべて見ていると、自分のエンジニアリング経験を踏まえて、今何が起こっているのかについてたくさんの考えがあることに気づきました。そのいくつかを今共有したいと思います」 」

メーカーはセンサーに AI を組み込むことでこれを実現しています。 これは、アナログ入力をデジタル化し、チップで推論を実行することで実現できます。 小規模な ML Foundation は、このアプローチに熱心に取り組んでいる開発者のコ​​ミュニティです。

最近のセンサー テクノロジーの記事で、Aspinity の CEO である Tom Doyle 氏は、アナログとデジタルの分業に対する異なるアプローチについて説明しました。 彼の会社は、デジタルのみの AI よりもはるかに低い電力レベルで前処理の一部を実行できるアナログ機械学習チップを開発しました。

最近、一部のリスナーがサウンドがより暖かく、より自然であると考えるため、ビニールレコードを復活させる動きがあります。 それを証明する方法はありません。それは純粋に主観的な判断です。 一般に、アナログ録音は機械的な方法に依存しているため、デジタル録音の方が技術的にはより完璧になります。 電子機器は入力を処理し増幅するために導入されただけです。 ビニール録音からのサウンドは、レコードの溝に反応して動くスタイラスによって始まります。 しかし、リスナーの中にはもう少し完成度が低いことを好む人もいるかもしれません。 完全に主観的なものなので異論はありません。 しかし、音楽録音の目的は、リスナーに喜びを与えることではないでしょうか?