今や欠かすことのできないWIFIの設備。
仕事で使うのはもちろんですし、各種ゲーム機、果てはアレクサ等の便利ツールも全てWIFIに接続して動いています。
ですがときおり、この便利ツールがWIFIの動作を邪魔してしまうことがあります。
もちろん、便利ツールから何某かの電波が出ている、というわけではありません。
数が多すぎるのです。
アレクサをリビングと廊下に置いて。
各部屋にリモコンの代わりをする端末を設置。
監視カメラとして使っているGoogleカメラも当然ネット環境が必要ですし、複数台のPCやプリンターなどの周辺機器もWIFIにつながっています。
すると、しばしばWIFIが仕事を放棄してしまうことがあるのです。
その原因は接続数が多すぎること。
元々書くWIFI機器は接続可能な数が決まっているのですが、それなりの数を用意したにも関わらず、枠がいっぱいになってしまったようでした。
一度再起動をかければ復活するのですが、面倒に感じていたある日のこと。
不意にWIFI設備を更新する機会を得ました。
せっかくならば良い機種にしてしまおう！
そう思い、購入した最上級WIFI（家庭用）の接続数はなんと64。
しばらく干渉することはなさそうです。
ところでこのWIFI、接続数以外にも嬉しいことがたくさんありました。
まずは何より、通信速度が爆速であること。
通信速度についてもこれまで満足していたつもりだったのですが、爆速になったことでいかに今まで不要なストレスを感じていたのかと驚いた次第です。
ちなみに、通信の周波数的に、レンジを使っていても問題なく接続ができることも盲点でしたがとても嬉しい改善点でした。
これで在宅のミーティングで困ることもなくなりそうです。
ところで「使ってみると意外な事実に気づく」ことは、WIFI以外にもたくさん起こり得ます。
逆に、「やってみなければわからない」とも言えます。
たとえば最近研究においてBERTと呼ばれるGoogle謹製の、少し古いモデルを使うことがあります。
新しい手法が日夜開発される大規模自然言語処理モデルにおいて「少し古い」にも関わらず現役であるということはそれだけ素晴らしいモデルである、と思っていたのですが、実は使ってみると万能ではないことに気づきました。
文章をベクトル表現に変えられるはずなのに、なんだかパッとしない。
有名な手法であるBERTを使えばなんとかなるでしょ！
と思っていた甘い見通しを反省しなければなりません。
AIの研究領域では、どんなに「素晴らしい」と言われているモデルであっても、実際に手元のデータに適用するとうまくいかないことが多々起こります。
これからは、機械学習モデルに限らず、「これならきっと大丈夫！」と見切り発車をすることなく、実際に試しながら適切な方法を探そうと思います。
P.S.
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