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ニュースな英語のホンヤクコンニャク

英語のニュースでお勉強。 知らない単語や表現を、こっそり調べてエラそうに説明してみるブログです。 元の記事から数日遅れることもありますので、ニュースとしては役に立たないこともある。IT系・技術系が主たる対象であります。

マイクロソフトが作りたい未来都市は自動車で始まる

ウェアラブル・IoT 自動運転 クラウド マイクロソフト

Microsoft wants to build the city of tomorrow, starting with cars

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Forget what you know about autonomous cars for a moment. In the future, that’s only one small piece of the puzzle. The real money is on data-driven cars, a vast array of connected vehicles that feed rich data to a central server in hopes of improving more than just traffic flows. We’ll save time in traffic, avoid accidents, save fuel, find better nav routes, and much more.

しばらく自動運転車については忘れてください。 それは未来においてパズルのたったひとつの小さなかけら。 現実のお金はデータで駆動される自動車の上にあるのです。 これは、膨大な数の接続された乗り物の集まりであり、 中央のサーバーへ豊富なデータを与え、 単なる交通渋滞の解消よりも多くを期待されているのです。

Even in the next decade or two, there’s a slim chance most of us will own a brand new autonomous car or even one that’s retrofitted. That 2017 Subaru Outback is still going to be on the road, and someone — a second- or third-hand owner — will still drive it.

これから10年20年でさえ、私たちの多くが真新しい自動運転車を所有する、わずかなチャンスが有ります。改造されたものかもしれません。 あの2017年のスバル・アウトバックは、まだその道程にあるでしょう。そして、誰か - 二番目や三番目のオーナー - が、まだ運転するでしょう。

  • slim - 「わずかな」という意味があるようです。

Yet what will happen is that cars will be connected to one another, the roadway, the infrastructure, and even beyond — to the Internet of Things, to the office, and to your home. This is a future Microsoft envisions, one that operates in the cloud. Even older cars could connect to the cloud, not just those that have self-driving features. And it could happen sooner than you think.

まだ、自動車が他の別のもの、道路やインフラ、さらにそれを越える「モノのインターネット」、オフィスやあなたの家にまで、接続されると何が起こるのかは分かりません。 これはマイクロソフトが描き出した未来であり、クラウドで運用されるものです。 古い自動車でさえクラウドに繋げられ得るのですから、自動運転機能が装備されているものだけではありません。 そして、それはあなたが考えているよりも早く起こりうるのです。

One big step forward is the recently announced Microsoft Connected Vehicle Platform, which provides the tools and algorithms automakers and any company in the automotive space needs to build the technology, analyze the data, and help drivers.

最近発表されたマイクロソフトのコネクテッド・ビークル・プラットフォームが、大きく前へ一歩を踏み出しました。 これは、自動車メーカーやどのような企業にでも、自動車の空間で必要になる、技術を構築したり、データを分析したり、運転者を支援するツールとアルゴリズムを提供します。

Doug Seven, the principal program manager for Microsoft Azure IoT-Things That Move, told me that the platform is a bit like having a set of Lego blocks. The platform can help with things like electronic payments in the car, or traffic reporting, or collision avoidance.

このプラットフォームは、レゴ・ブロックのセットを持っているようなものだと、マイクロソフトAzure IoT Thigs That Moveの主要プログラムマネージャであるダグ・セブンが私に語りました。 このプラットフォームは、自動車の中での電子決済や、交通情報、または衝突回避のようなことで支援できます。

He gave a really good example. Let’s say you are sitting at home, wondering when you should head to work. Cortana on your laptop chimes in — you better leave for your meeting across town. The bot knows this because of a traffic delay. You decide to delay a bit, and when you finally climb into your Honda Accord, Cortana lets you know that you’ll be late and offers to conference you into the meeting. Because wireless congestion is a problem in your city, Cortana then picks a route that optimizes the call quality. You’re also low on fuel, so Cortana picks a station that’s along the route and one you normally like. You sit back and drive, letting the bot do the thinking.

彼は良い例を与えてくれました。 あなたは、いつ仕事に向かおうかと考えながら自宅で座っているとしましょう。 ノートPCのコルタナがチャイムを鳴らして、町の向こうのミーティングに向けて、もう出かけたほうが良いと言っています。 このボットは交通渋滞のことを知っているのです。 あなたは少し遅れることにして、最終的にホンダ・アコードに乗り込んだ時、コルタナはあなたが遅れるであろうことを教えてくれて、ミーティングに招待します。あなたの町の無線の混雑の問題によって、コルタナは電話の品質を最適化するルートを選び出します。 燃料も少ないので、コルタナは普段あなたが好んで利用しているガソリンスタンドを通り道に応じて選び出します。 あなたは座って運転しているだけ。考えているのはぼボットです。

  • congestion - 混雑

This is distinct from autonomous driving. It’s data-driven driving, and it makes perfect sense given our hectic lives. (One side benefit to having a bot provide these services is that we won’t be as distracted — a problem that has created a rise in traffic fatalities for the first time in years.)

これは自動運転とは別のものです。 これはデータ駆動型運転であり、我々に与えられた忙しい生活に完全な意味があります。 (ボットにこれらのサービスを提供させることに対する利益の一面は、私達の気が散らさないということです - 数年間で初めて交通事故死を増加させた問題から)

  • hectic - 忙しい、めまぐるしい
  • distracted - 気を散らす

Seven gave another example of how this might work for safety purposes. As you drive, your car might connect to the cloud and look for roadway problems. Since many cars are connected to the cloud, you’d know that a ladder fell off of a truck a few miles ahead, based on reports from other cars. (Normally, it takes a long time before actual roadway incidents like this show up on traffic reports.) You decide to take a different route, avoiding any potential driving mishaps.

セブンはこれがどのように安全目的のために働くかという、別の例を与えました。 あなたが運転しているとして、あなたの自動車がクラウドに接続されて道路上の問題を探していたかもしれない。 多くの車がクラウドに接続されていることで、他の車からの報告に基づいて、あなたは数マイル先でトラックが積荷を崩していることを知るでしょう。 (通常、実際の道路の事故で交通情報に取り上げられるには長い時間がかかります。) あなたは別のルートを取る決定をし、潜在的な事故の可能性を回避します。

  • mishaps - 事故

One of the benefits is that a computer can scan ahead multiple steps beyond what any driver could see. We notice problems just ahead, but data fed into the cloud could analyze many more steps ahead — that there’s black ice on one part of the road, an abandoned car, an unexpected weather condition, and several other issues, analyzing them all at once.

利益のひとつは、コンピュータはドライバーの視界を超えた複数のステップで、前方をスキャンできることです。 私たちは目の前の問題だけに気づきますが、クラウドに送られるデータはもっと先のステップまで分析可能です。 道の一部に黒い氷があること、放棄された車があること、予想できない天候状態や、他の複数の問題など、これらを一度に分析可能なのです。

This will all lead to smarter cities where — as Seven explained — the data is all fed into a traffic management system and fed back out to drivers. It wouldn’t quite work like an air traffic control center, but the rich data would help city planners with load balancing and routing. Maybe parts of the highway system would be expanded or adjusted, or speeds changed, or lights adjusted in real time. As Seven noted, this could be the first step to a smart city that knows about every car on the road, the available routes, all traffic incidents, and even the optimal speeds.

これは、よりスマートな都市へ導きます ― セブンの説明として ― このデータは交通管理システムに全て与えられ、ドライバーへフィードバックされるのです。 それは航空機の管制制御センターのように働きはしないでしょうが、豊富なデータは負荷分散とルーティングによって、都市計画者を支援するでしょう。 高速道路システムの一部が拡張されたり、調整されたり、速度が変更になったり、もしくはライトがリアルタイムに調整されたりするかもしれません。 セブンが強調するのは、これはスマートシティへの最初の段階に成りうるということです。 スマートシティは、都市内のすべての自動車、利用可能なルート、全ての交通事故、そして、最適な速度でさえ、知っているのです。

After that, smart cities could start looking into parking, building locations — anything that can be connected and managed. Workers could all arrive around the same time to a perfectly preconditioned building with heating and lighting all preset. It’s all coming soon.

その後、スマートシティは、駐車場やビルの場所を探せるようになります。 ― なんでも接続されて管理され得るのです。 労働者全員が、事前に完璧に設定された温度と明るさに整えられたビルへ、ほぼ同時に到着するのです。 すぐに全てがこうなります。

Here’s a good explainer video on how it all works:

これがどのようになっているのかを上手く説明するビデオをどうぞ:

youtu.be


元記事は以下。

venturebeat.com