⇒☆災害が　起きる前にグッど!★

AI leads precisely and quickly the best in molded movements

and established rules, but can not create new ones.

 人間型ロボットの進化は、目を見張るものです。

非常に優れているのも登場し、更に躍進できると思います。

ショックを和らげる動きは、センサーなどでのバランスを
重視しての体重移動です。

自然体の人体構造は、車のサスペンションとは、
動きが、異なり、ロボットは、その動きを真似て
人工知能として　学習します。

着地を行った際の動作は、瞬間的に踏ん張っての受けから、
即時に脱力を行う制御を、重力下で行っていると思います。


このAIによっての自動車運転も各社競い合って、
完全自動へと凌ぎを削っています。


ヘラクレーンは、このような体操選手の動きや、
自動運転のコーナリングに於ける加速減速、惰力、脱力、
その後の必要な踏ん張りでの重心移動や
ひねり回転モーメント回転が、できる環境として

整体などの高度な医療による　健全である体であることの重要性、
建物や乗り物であれば、基準を満たした耐震や剛性、
働ける環境の最低限度は、健康としての建物は、
旧耐震での築年数が、３０年でも手抜きがなければ、
十分、働くのだと　申し上げたく、普及・協力を求めています。


縦割りの構造に　横の連携構造としてのデータベースを
組み入れれば、どの分野も　共通部分をひと括りして
考えていけます。

いろんな部署の簡略化や　統合により、
手を組む内容が、必要になってくるのが、
否応なしに、動かざるを得ない　うずうずしてくる感情に
拍車が、掛って来ます。


正しく、データベースの簡略化は、横連携での
グループ化を図る事で、技術進化のスピードは、各段上がります。


伝達をコントロールして、遠心力を小さくすれば、
傾き必要なしとなる等、衝撃を屈伸運動の加減速などの
操作のみならず、

緩和し、力を反らして、うまく逃がしていく方法は、
先人の知恵から、多くを学び、安定と緩和での人体や乗り物、
建物の負担を　大きく軽減できる伝達要素を　ふんだんに
取り入れています。


単なる既成概念の動きを　ロボットで 再現するのではなく、
まだまだ いっぱいありすぎる　自然現象並びに運動力学は、
たくさんのそれぞれの専門家の方々が、ご存じの筈です。

初めての様に体感できる代物で、それらを活用していくデータを、

天性の選手や技術者の要素を具現化できる様に

今の段階から構築していく技術として、お粗末かもしれませんが、
活用して頂けると有難いと思います。