第13章ハイブリッドマルチクラウドのデジタルソリューション開発
13.4 Towards Intelligent Autonomous Networked Super Systems13.4 知的自律ネットワーク化スーパーシステムに向けて
• Intelligent autonomous networked supersystems (IANS) of highly connected AIs are becoming the next major development for chained computing, where intelligent chains of autonomous machines work together as a system to make decisions and take actions.
• 高度に接続されたAIで構成される知的自律ネットワーク化スーパーシステム（IANS）は、連鎖型コンピューティングの次の大きな発展になりつつある。自律的な機械の知的な連鎖が一つのシステムとして協力し、判断して行動する。
• The metaverse is persistent, with its collective network of 3-D-rendered virtual elements and spaces available throughout the world, and it is shared, giving a vast number of users simultaneous access.
• メタバースは持続的であり、3Dで描画された仮想の要素と空間の集合的なネットワークを世界中で利用できる。また、共有されるため、膨大な数の利用者が同時にアクセスできる。
• With unlimited possible applications to promote social good, 3-D Mixed reality technology includes technology such as one that alerts people who are blind when rapidly moving objects are headed in their direction.
• 3D複合現実技術には、社会をよくするための用途が無数にある。例えば、速く動く物体が近づいてくるとき、目の見えない人に知らせる技術がある。
• Usability, accessibility, and inclusion, along with human-computer interaction (HCI) are important issues as standards and guidelines are updated to support the metaverse.
• メタバースに対応するよう標準と指針が更新される中で、ユーザビリティー、アクセシビリティー、インクルージョン、および人とコンピューターの相互作用（HCI）が重要な課題となる。
• Supersociety applications replace humans in certain mechanical activities and allow them to focus on activities that machines are not able to perform on their behalf.
• 超社会のアプリケーションは、特定の機械的な活動で人に代わり、機械に代行できない活動へ人が集中できるようにする。
• Neuroinformatics strives to build a computer that can mimic brain functions, handling ambiguity as well as uncertainty.
• 神経情報学は、曖昧さと不確かさの両方を扱い、脳の機能を模倣できるコンピューターを作ろうとしている。
• Cognitive robotics aims to replace humans in dangerous environments and manufacturing processes or resemble humans in cognition, enabling robots to do jobs that are hazardous to people.
• 認知ロボット工学は、危険な環境や製造工程で人に代わったり、人に似た認知を実現したりして、人にとって危険な仕事をロボットが行えるようにすることを目指す。
• A quantum computer can perform calculations by following quantum mechanics laws.
• 量子コンピューターは、量子力学の法則に従って計算できる。
• Intelligent autonomous networked systems (IANS) are positioned to leverage supersociety capabilities such as nanotechnology, robotics, and supercomputing, but limitations on artificial generalized intelligence have made practical applications difficult.
• 知的自律ネットワーク化システム（IANS）は、ナノテクノロジー、ロボット工学、スーパーコンピューティングなどの超社会の能力を利用しうる位置にある。しかし、汎用人工知能の限界によって、実用化は難しくなっている。
Review Questions確認問題
Exercises 1–5練習問題 1–5
1. What solution do organizations usually select when they need to store sensitive information and/or function as central repositories for data syncing? a. public cloud b. hybrid cloud c. private cloud d. mashup cloud
1. 機密情報の保存や、データ同期のための中央リポジトリーとしての機能が必要な場合、組織は通常どのソリューションを選ぶか。a. パブリッククラウド b. ハイブリッドクラウド c. プライベートクラウド d. マッシュアップクラウド
2. Which cloud resources are provided by third parties and are fully managed services with multiple tenants? a. public cloud b. hybrid cloud c. private cloud d. mashup cloud
2. 第三者が提供し、複数のテナントを持つ、完全なマネージドサービスであるクラウド資源はどれか。a. パブリッククラウド b. ハイブリッドクラウド c. プライベートクラウド d. マッシュアップクラウド
3. Usually, what means do organizations use to communicate in the hybrid cloud network? a. cold data backups b. application programming interfaces (APIs) c. on-premises systems d. centralized control tools
3. ハイブリッドクラウドのネットワークで通信するため、組織は通常どの手段を使うか。a. コールドデータのバックアップ b. アプリケーションプログラミングインターフェース（API） c. オンプレミスシステム d. 集中管理ツール
4. Which cloud solution allows developers to pick and combine different information from public sources and create their own application? a. public cloud b. hybrid cloud c. multicloud d. mashup cloud
4. 公開された情報源から異なる情報を選んで組み合わせ、独自のアプリケーションを作れるクラウドソリューションはどれか。a. パブリッククラウド b. ハイブリッドクラウド c. マルチクラウド d. マッシュアップクラウド
5. What cloud service allows an organization’s employees or users to freely decide their own cloud vendor that best suits their tasks rather than standardizing a single specific provider? a. bring your own cloud solution (BYOCS) b. hybrid cloud c. private cloud d. public cloud
5. 一社に統一せず、従業員や利用者が仕事に最も合うクラウド事業者を自由に決められるサービスはどれか。a. BYOCS（bring your own cloud solution） b. ハイブリッドクラウド c. プライベートクラウド d. パブリッククラウド
Exercises 6–10練習問題 6–10
6. Which storage service manages data as blobs? a. file storage b. object storage c. application storage d. block storage
6. データをBLOBとして管理するストレージサービスはどれか。a. ファイルストレージ b. オブジェクトストレージ c. アプリケーションストレージ d. ブロックストレージ
7. Which infrastructure component of cloud computing provides users with the ability to gain access to a private computing environment? a. compute service b. file storage c. software development d. storage service
7. クラウドコンピューティングのインフラストラクチャーで、専用の計算環境へのアクセスを利用者に提供するのはどれか。a. コンピュートサービス b. ファイルストレージ c. ソフトウェア開発 d. ストレージサービス
8. Which cloud computing component accelerates the web and mobile workload globally? a. storage service b. compute service c. content delivery network d. application storage
8. 世界規模でWebとモバイルの処理を高速化する、クラウドコンピューティングの構成要素はどれか。a. ストレージサービス b. コンピュートサービス c. コンテンツ配信ネットワーク d. アプリケーションストレージ
9. Which innovation in cloud computing addressed the issue of an environmental mismatch between the application development environment and the environment where an application runs? a. object storage b. container management services c. content delivery network d. compute service
9. アプリケーションの開発環境と実行環境の不一致に対処した、クラウドコンピューティングの革新はどれか。a. オブジェクトストレージ b. コンテナー管理サービス c. コンテンツ配信ネットワーク d. コンピュートサービス
10. What service allows data to be managed under key/value pair? a. content delivery network b. relational database service c. container management services d. NoSQL database service
10. データをキーと値の組で管理できるサービスはどれか。a. コンテンツ配信ネットワーク b. リレーショナルデータベースサービス c. コンテナー管理サービス d. NoSQLデータベースサービス
Exercises 11–15練習問題 11–15
11. What is telecommand? a. a feature of 5G that creates higher radio frequencies, enabling data transfers at faster speeds b. a category of IoT network traffic that sends commands across a network to control devices or sensors c. a feature of 5G that enables multiple IoT devices to be used simultaneously within the same geographic area d. a category of IoT network traffic that aggregates data generated by sensors and devices and sends it to a server
11. テレコマンドとは何か。a. 無線周波数を高くし、データをより高速に転送できる5Gの機能。b. 装置やセンサーを制御するため、ネットワーク経由で命令を送るIoTネットワーク通信の種類。c. 同じ地理的範囲で複数のIoT装置を同時に使える5Gの機能。d. センサーや装置が生成したデータを集約し、サーバーへ送るIoTネットワーク通信の種類。
12. What type of machine learning does big data analytics require? a. shallow machine learning b. telecommand c. telemetry d. deep machine learning
12. ビッグデータ分析は、どの種類の機械学習を必要とするか。a. 浅い機械学習 b. テレコマンド c. テレメトリー d. 深い機械学習
13. What feature ensures that smart contracts are secured against tampering and unauthorized revisions? a. deep machine learning b. IoT c. ML toolkits d. cryptography
13. スマートコントラクトを改ざんや無許可の変更から保護するのは、どの機能か。a. 深い機械学習 b. IoT c. 機械学習ツールキット d. 暗号技術
14. What type of reality immerses a user in a computer-generated, interactive, 3-D environment? a. augmented reality (AR) b. virtual reality (VR) c. extended reality (XR) d. mixed reality (MR)
14. コンピューターが生成する双方向の三次元環境に利用者を没入させるのは、どの種類のリアリティーか。a. 拡張現実（AR） b. 仮想現実（VR） c. 拡張現実技術（XR） d. 複合現実（MR）
15. How does 4-D printing enhance 3-D printing? a. 4-D printing adds deep machine learning onto 3-D printing’s shallow machine learning. b. 4-D printing adds three-dimensional capabilities to 3-D printing’s two-dimensional properties. c. 4-D printing adds the capability of programming the fundamental materials used in 3-D printing. d. 4-D printing adds the capability of using both telemetry and telecommand to enhance 3-D printing.
15. 4Dプリンティングは、3Dプリンティングをどのように拡張するか。a. 3Dプリンティングの浅い機械学習に、深い機械学習を加える。b. 3Dプリンティングの二次元の性質に、三次元の能力を加える。c. 3Dプリンティングで使う基本材料をプログラムする能力を加える。d. テレメトリーとテレコマンドの両方を使い、3Dプリンティングを改善する能力を加える。
Exercises 16–20練習問題 16–20
16. Which PaaS service can support organizations with project management needs? a. integration management b. application life cycle management c. monitoring d. management and governance
16. 組織のプロジェクト管理の必要に対応できるPaaSサービスはどれか。a. 統合管理 b. アプリケーションのライフサイクル管理 c. 監視 d. 管理・ガバナンス
17. What technology is best positioned to replace today’s web technology? a. quantum computing b. extended reality (XR) c. blockchain 4.0 d. the metaverse
17. 今日のWeb技術に取って代わる可能性が最も高い技術はどれか。a. 量子コンピューティング b. 拡張現実技術（XR） c. ブロックチェーン4.0 d. メタバース
18. Which technology can produce holographic overlaying of images and data onto real-life contexts? a. neuroinformatics b. extended reality (XR) c. quantum computing d. virtual reality (VR)
18. 現実の場面に画像やデータをホログラフィーで重ね合わせられる技術はどれか。a. 神経情報学 b. 拡張現実技術（XR） c. 量子コンピューティング d. 仮想現実（VR）
19. What concept focuses on designing products to be effective, efficient, and satisfying? a. inclusion b. cognitive computing c. usability d. accessibility
19. 製品を効果的、効率的で満足できるものに設計することに重点を置く概念はどれか。a. インクルージョン b. 認知コンピューティング c. ユーザビリティー d. アクセシビリティー
20. Which type of robotics uses principles discovered in nature as the approach to design robots? a. cognitive robotics b. software robotics c. biomimetic robotics d. manipulative robotics
20. 自然界で見いだされた原理をロボット設計の方法として用いるのは、どのロボット工学か。a. 認知ロボット工学 b. ソフトウェアロボット工学 c. 生物模倣ロボット工学 d. 操作ロボット工学
Exercises 21–22練習問題 21–22
21. Which field is striving to build a computer that can mimic basic human brain functions? a. neuroinformatics b. biomimetic robotics c. robotic manipulators d. nanotechnology
21. 人間の脳の基本機能を模倣できるコンピューターを作ろうとしている分野はどれか。a. 神経情報学 b. 生物模倣ロボット工学 c. ロボットマニピュレーター d. ナノテクノロジー
22. How does the environment for automated networks differ from the environment for autonomous networks? a. It leverages AGI. b. It tends to be predictable. c. It leverages edge computing. d. It tends to be unpredictable.
22. 自動化されたネットワークの環境は、自律的なネットワークの環境とどう異なるか。a. AGIを利用する。 b. 予測できる傾向がある。 c. エッジコンピューティングを利用する。 d. 予測できない傾向がある。