takuwz.hatenablog.com前回の課題の考え中です。
１、Deeplearningで無線通信の最適化の検討
プロトコルで決まっている通信でも、
M2M（Machine to Machine）なら通信を最適化できないかなーという思い。
符号化で効率化されているので、それ以上の最適化できる余地があるのだろうか。
あと、人間が後から読み返せるように再現性がないとダメなのでは感。
論文あった。ので、読んでいきます。
[1707.03384] Deep Learning-Based Communication Over the Air
２、工場内のネットワークの無線化
IoTやビッグデータやIndutry4.0で、産業用ネットワークはシリアル通信からより高速のEthernetの通信に移行しているけど、やはり通信の確実性が高い有線が使われている。
工場内の機器や作業でノイズレベルが高いためとされている。
SDRで周波数を可変にできるのならノイズの周波数帯を避けて使えるのではと思い、調べたところ無線化の取り組みも進んでいた。
使用されているのは、既存の機器の周波数（920MHz: Zigbee, LoRa等、2.4GHz: Wi-Fi, Bluetooth等、60GHz: WiGig）で、既存の機器からの互換性を意識している。
３、ブロックチェーン通信の無線化
有線から無線化するメリットがあるかというところ。
有線のインターネットを使うからパケットキャプチャされて痕跡が残るので、無線ネットワークにした方が匿名性が高まる気がする。
無線化しても総務省や象の檻に監視されるけど。周波数の可変性やあとからソフトウェアで符号を追加するなどASICより利便性を勝るのでは。
あとSDRフロントエンドの技術適合証明って微妙なことになっているのでは。（←これ調べないといけないやつや。BladeRFは取ってたな。）
今日はこのへんで。
あとgoogle homeやamazon echoのサーバサイドの構成ってどうなってるんだろうか？
google homeで問いかけたログが残っているけど、OK, googleのあとの音声データを録音して、音声認識APIに送信してテキスト化して、回答するAPIに送って応答している？？？
