[Financial Express]他の発展途上国と同様に、バングラデシュは、イノベーション経済を活用しながら第4次産業革命（4IR）を推進することができる技術スタックにおいて、生産的な知識ベースを開発するという課題に直面しています。
複雑な製品を革新し、製造することは大きな夢であるかもしれませんが、バングラデシュは優秀な生産的知識を獲得し続け、その国の若者が新たなグローバル労働市場に参加できるようにする必要があります。 4IRの時代になると、スキルの要求は次第に人工知能（AI）コンポーネントの開発に集中するようになります。
経済複雑性指数では128カ国中103カ国であり、これはバングラデシュにとって困難な課題となるでしょう。従来の教育活動への投資の増加は、より高いレベルの生産的知識の獲得につながらないことが広く認識されています。そうではなく、複雑な製品の開発に関連するプロセスで作業することによって学習することが、不可欠なスキルを習得するための最良の選択肢のように思われます。そのような現実はしばしば鶏肉をもたらします
最初の産業革命以来、各国間で生産的な知識を蓄積することのギャップは劇的に増大しています。この重要な能力を保持することの違いは、主に、さまざまな国で生産および取引されている製品の複雑さの多様性が増していることに起因しています。それはまた、複雑な製品の建設と開発の経験をもって故郷に帰る労働力の海外の関与にも依存することが多い。国際市場で生産され収益を上げて取引されている製品の複雑さの度合いもまた、地域の付加価値と産業活動による一人当たりの所得貢献の尺度です。より複雑な製品の生産に成功するためのより高いレベルの生産的知識を築くことにおいて、バングラデシュは収益性のある収益を確実にする生産的活動を追求する一方で複雑な生産的知識を獲得する必要があります。重要な課題は、4IRの時代に可能性を生かす機会を見つけることです。
無人偵察機や無人偵察機は飛行玩具のように見えますが、これは空域に迷惑をかけることがよくあります。しかし、カメラやLIDAR（光検出と測距）などの適切なセンサーを取り付けると、大量の情報の生成を容易にするリモートコントロールされたリモートセンシングプラットフォームに変わる可能性があります。信号および画像処理、パターン認識、マシンビジョン、データ分析などのスマートなアルゴリズムを通じて、UAVを通じて非常に意味のある情報を収集できます。そのような知性は状況のより良い理解、意味のある測定値の抽出、そして人工的に知能的な行動をとるための機械の権限付与につながります。 UAVはさまざまな目的でさまざまな分野で使用できます。
精密農業用UAV：カメラ、マルチスペクトル画像センサー、または正規化植生指数（NDVI）カメラを装備したUAVは、精密農業に関連する意味のある情報を含む画像を配信できます。これらの画像を処理することによって、土壌の肥沃度、灌漑の問題、肥料の必要性、農薬の攻撃、または不作為な分野などの問題に関連する作物畑のリアルタイムの情報が得られます。そのような情報は、より均一な灌漑、正確な用量決定、そして早期発見に役立ち、結果的に農業投入量の無駄の削減とより高い収量につながります。ヨーロッパ諸国およびインドに関する研究報告は、UAVによる精密農業が、肥料や農薬のバランスのとれた使用を可能にすることによって15〜25％の収量向上につながることを示唆しています。
測量と3Dモデル：過去50年にわたり、測量と工学測定技術は飛躍的な進歩を遂げました。電子式距離計、GPS、モバイルロボット工学、そしてレーザースキャナーです。 UAVやドローンは、技術における次の飛躍的進歩となるでしょう。
建設と河川侵食の管理：バングラデシュのような洪水の起こりやすい国の道路、鉄道、河川堤防は定期的に被害を受けており、その被害を修理のために評価しています
予防保守のためのガスと電力の監視：UAVは電力インフラの高精細赤外線画像とビデオ画像をストリーミングすることができ、後で写真測量とインフラ健康製品を製造するために処理することができます。たとえば、サーマルカメラは、インフラストラクチャの過熱部分、またはさらなる対策が必要な箇所を特定するのに役立ちます。同様に、メタンモニタリングセンサーを装備したUAVは、ガスパイプラインの漏洩の可能性についての早期警告を提供できます。
4IRを活用するためのAI生産知識の習得：UAVベースのリモートセンシングによってもたらされるこれらおよび他の可能性の活用の旅は、AI革新を推進するために必要な4IR技術スタックにおける生産的な知識の獲得につながります。注目すべきもののいくつかは：i）ハイエンドの多様なセンサー、二）信号および画像処理、三）マシンまたはコンピュータビジョン、イヴ）地形の3Dおよび2Dモデルの開発における写真測量、v）ビッグデータおよびデータ分析ヴィ ）データと意思決定の融合、七）ニューラルネットワーク、およびディープラーニング、ヴィーイ）モノのインターネット（イオT）、イクス）クラウドおよびエッジコンピューティング、およびx）シミュレーション、可視化、およびデジタル双子。
4IRテクノロジスタックで生産的なナレッジベースを取得することは、バングラデシュにとって大きな課題でした。残念なことに、知識と技能を授与する学術機関と教室のプロセスは、経験と現実世界で適用されるRを通してそれらを習得する代替手段と比較して非常に不十分です。
ム ロコヌッザマン プフ.Dは、テクノロジー、イノベーション、およびポリシーに関する学術研究者です。
zaman.rokon.bd@gmail.com
サッジャド ゾヒル プフ.Dは、経済研究グループ（ERG）のエグゼクティブディレクターです。
sajjadzohir@gmail.com
Bangladesh News/Financial Express 20190425
http://today.thefinancialexpress.com.bd/views-reviews/acquiring-ai-productive-knowledge-base-pursuing-drone-based-applications-1556117027/?date=25-04-2019
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