半導体の進歩とコンピュータ科学について
（イメージ画像）
CPUの進化はもうムーアの法則が成り立っていられなくなっていると言われていたりするようです。
「現に2017年5月にエヌビディアのCEO、Jensen Huang氏が「ムーアの法則は終わった」ことに言及しています。
ムーアの法則とはインテルの創業者の1人であるゴードン・ムーアが唱えた大規模集積回路（LSIおよびIC）の製造・生産における長期傾向について論じた1つの指標で、経験則に類する将来予測です。
1965年に自らの論文上で記したのが最初で、関連産業界で広まっていった考えです。」
（「」、ムーアの法則 Wikipediaより引用）
最近ではCPUだけでなく、それと連携したGPUなど、専門的に活躍する高性能・高機能の半導体製品が活躍するようになってきました。
GPUは動画コンテンツの編集・書き出しや、画像認識AIに非常に有用で、むしろパソコンの3D画像や動画の世界で必要不可欠な存在に成長しています。
CPU単体の進化は鈍化してきたかのように見えますが、総合的に見れば着実にパソコンは進化していると考えます。
1台のパソコンに記録できるストレージ容量も増えてきていますし、RAMメモリもAppleのiMac ProやMacBook Proのカスタマイズ仕様に見られるように最大容量が増えてきています。
通信自体や通信規格も進歩してきています。
コンピュータ科学
Google検索で日本語で「コンピュータ科学」で検索してみると、なかなか筆者は理解の的を得られませんでした。
コンピュータ科学を英語に直訳すると「Computer Sciense」です。
英語で「Computer Sciense」と呼ばれているコンピュータ科学に該当することを学べる日本の大学の学科は、大学によって名称や所属学部が異なっているようです。
「Computer Sciense」に該当することを学べる学部および学科は、、工学部・理工学部内の「情報工学科」や「情報システム工学科」、「電気電子情報工学科」、「情報通信工学科」などになっていたり、理学部内の「情報科学科」などになっていたり、情報学部となっていたりして、大学によって異なります。
少なからず筆者は衝撃を受けました。
上記のように、コンピュータ科学を学ぶことができる大学の学部や学科は大学ごとに呼び名が違ったりしているので、学びたいことがしっかり学べるように相当しっかり下調べや検討が必要のように感じます。
コンピュータ科学に精通している人材は、機械学習や深層学習をAIや機械にさせる新しい産業の仕事の分野でこれから国際的に求められている人材の1つであるそうです。
ですからコンピュータ科学はものづくりやテクノロジーにとって貴重な学習領域であるのではないかと考えます。
産業のためにも日本国内でも、コンピュータ科学を学ぶ人、精通している人がより育っていけば良いなと考える次第です。
