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自己弁護ですが、私は監督なしで放置されていました：JMPと私のガラクタ引き出しの中のものを使って水槽をハッキングする (2021-US-45MP-884)

マイク・アンダーソン、SAS Institute、SAS Institute

レゴブロック、ウェブカメラ、カミソリ刃2枚、DVD-R、そして両面テープ。これらに共通するものは何でしょうか？水産養殖に興味があり、化学の知識があるなら、これらがあれば立派な分光計が作れるはずです。JMPを組み合わせれば、水槽内の有害な廃棄物の副産物を驚くほど正確に検出できるシステムが完成します。マイク・アンダーソンが、自作の分光計とJMP Proの機能データエクスプローラを使って、36ガロンの水槽をセットアップし、「サイクル」させながら、そのプロセスを監視していく冒険にぜひ参加してください。

自動生成されたトランスクリプト...

スピーカー	トランスクリプト
マイク・アンダーソン	みなさんこんにちは！
	ちょっと告白させてください。パンデミックの初期、時間をどう埋めるかに苦労していたんです。そこで、水槽の設置を趣味にして、そのやり方を学んだんです。
	とても楽しかったです。娘ともっと一緒に過ごすことができました。魚屋さんに行って、可愛い魚をいくつか選びました。
	しかし、まずは魚にとって安全な環境を整えなければなりませんでした。今日お話ししたいのは、「なぜ私の魚は死んでしまったのか？」という疑問への答えです。
	これは昔からあることですが、ペットショップに行って小さな水槽を買うと、
	そして砂利を入れて、水を入れて、化学薬品も少し入れて、フィルターとバブラーも設置して、金魚を数匹放り込んで、うまくいくことを祈ります。
	そして、3、4日間は大丈夫だったのに、ある朝、目が覚めると、子どもの目が涙でいっぱいで、子どもが泣いているのが分かり、
	魚が死んでしまった。そして、あなたはただ座って「なぜ？」と自問する。水槽はきれいだ。餌を与えすぎず、やるべきことは全てやった。さて、
	結局のところ、多くの点で、問題は魚の糞にあったようです。
	あまり下品な話にならないように、今日は廃棄物管理についてお話します。多くの点で、まさに今日私たちが話しているのはまさにそれです。
	魚に餌を与えると、反対側から出てくるのが分かっているのですが、これをどう処理すればいいのでしょうか？ つまり、それが唯一の解決策です。しかも、その餌を水槽に長く放置しておくと、魚が死んでしまうことが判明しました。
	そうですね、多くの場合、これらの魚は自然から来ているので、このような状況に関しては、自然は本当に最高、最高の教師なのです。
	では、自然は魚の糞をどう処理するのでしょうか？池や、
	色々な意味で閉じ込められています。強い流入も流出もなく、かなり静的です。それでは、彼らは常に魚としてそこにいて、餌を食べたりトイレに行ったりしているという事実にどう対処しているのでしょうか…
	そうです、水槽の中には、水生世界に「窒素循環」と呼ばれる循環があり、私たちはそれを水槽で模倣しようとしているのです。
	窒素循環は理解するのがかなり簡単です。魚は餌を食べ、
	そして彼らは...
	それを処理します。
	そして、その加工食品はアンモニアに変化したり、アンモニアを放出し始めます。
	そしてアンモニアは
	自然の中で、
	水の中や岩の上、そして海の底の泥の中に生息する小さなバクテリア種によって食べられます
	体水、どこにあっても。そしてその虫はアンモニアを亜硝酸塩と呼ばれる物質に変換します。
	実は、亜硝酸塩はアンモニアよりも毒性が強いことが判明しました。それ自体が問題なのです。水槽でこれをやると、アンモニアで死ななくても亜硝酸塩で死にます。
	最初の2つのステップでかなり困ったことになります。自然界では
	そして、亜硝酸塩を硝酸塩に変換する別の細菌種がいます。この一文字の変化によって、非常に危険な物質が、非常に安全な物質へと変化するのです。
	そして、実はその過程で酸素を一つ追加しているだけなのです。つまり、それだけなのです。
	しかし、硝酸塩段階に達すると、水中の植物はそれを栄養源として、肥料として利用できるようになります。
	それが今度は魚や他の生物、あるいは藻類に餌を与え、それらが消費するようになります。それら全てです。それらによって消費されなかったものは、水生環境によって消費されます。
	その硝酸塩は、ご存知のとおり、体水の出口から排出されます。
	つまり、自然は、魚の排泄物によって水柱に滞留する、特にこれら 2 つの主要な、そして特に危険な窒素化合物に対処するための優れた方法を持っているのです。
	すると、水族館ではこれをどう扱うべきかという疑問が生じます。
	本質的には、水族館では自然を模倣しなければなりません。
	ええ、インターネットで調べてみれば、ディスカッションフォーラムを見たり、本を読んだり、地元のアクアリウムショップに相談したりすれば、バイオフィルターについて説明してくれるでしょう。あるいは、水槽のサイクル化について説明してくれるかもしれません。
	そして、バイオフィルターは水槽内にこれら 2 種類のバクテリアを繁殖させます。
	一度捕まえてしまえば、あっという間にアンモニアを硝酸塩に循環させることができます。その後は、もしご希望であれば、水槽に水草を植えて硝酸塩を処理させたり、水換えをしたり、あるいはその両方を行ったりすることもできます。私は最終的に、硝酸塩に対処するためにこの方法を採用しています。
	- 毒性はそれほど強くありません。でも、いずれ毒性が出てくるので、摂取量を抑えておく必要があります。でも、他の2種よりもずっと時間がありますからね。
	しかし、ちょっとした問題があります。バイオフィルターを構築するというこのプロセス全体を開始するには、アンモニア源が必要であり、そのアンモニア源は魚の糞なのです。
	つまり、魚の糞を作るには魚を飼わなければなりません。魚の糞は棚に売っていません。
	そこで、疑問になるのは、「それにどう対処するか？」です。
	実は、魚は完全に計算から除外しています。アンモニアの発生源が何であっても問題ないからです。
	そして、塩化アンモニウムという形で、信じられないほどクリーンで、安価で、扱いやすいアンモニア源が得られたことが判明しました。
	実際、アクアリストは小さなバケツにこの物質を入れています。小さな瓶にこの物質を入れています。真剣にこの作業に取り組む人は、魚を使わずにこのプロセスを行います。「ノーフィッシュサイクリング」と呼ばれています。
	そこで私たちがやっているのは、少量の塩化アンモニウムを代わりに使うことです。
	バイオフィルターが定着しつつあるので、水に投入してフィルターに供給します。そして、塩化アンモニウムを追加できる状態になったら…
	24時間後、システム内にアンモニアが検出されなくなったので、水槽が循環していることがわかります。つまり、水槽内で窒素循環が確立され、安全に魚を追加できるということです。
	これが全体のプロセスです。お時間があれば、ご自身でご覧いただくこともできます。ただし、私たちが行っている作業の都合上、監視できる、あるいは監視する必要がある、つまり注視する必要があるのは、色分けされているこの3つのステップです。
	今日はまず、塩化アンモニウムの段階に焦点を当てます。この段階は見ているだけでも楽しいですからね。
	他のものは自然に発生しますが、このバイオフィルターが確立されるまでにはほぼ 1 か月かかります。
	しかし、私たちが行っているのは、バイオフィルターに少量のアンモニアを餌として添加することです。最初のバクテリア種が成長し、増殖して、元気になります。
	そして、彼らは物質を亜硝酸塩に変え始めます。亜硝酸塩を分解する種はそれを吸収して成長し、増殖し、喜びます。そして、このプロセスの各段階を私たちは監視することができます。それが終わったら、水の50%を交換して魚を追加するだけです。
	このプロセスを魚で行った場合、このようになります。私たちがこれを推奨しているわけではありませんが、魚の場合はこのようになります。水槽内のアンモニアはゼロの状態から始めます。
	魚を飼って、餌を与えると、魚は餌をアンモニアを生成する物質に変換します。アンモニア濃度はどんどん上昇し続けます。
	そして、この途中で魚が死んでしまう可能性が非常に高いですが、最終的にはアンモニアのレベルは下がり始めるでしょう。
	そして亜硝酸塩のレベルが急激に上昇し始めます。やがて亜硝酸塩のレベルは下がり始め、その時に硝酸塩のレベルが上昇し始めます。
	これを、魚を使わずに再現したいのです。
	わかりました。では、どうやってそれを監視すればいいのでしょうか？そうですね、伝統的には、魚屋に行くと、比色指示薬を使った検査キットが売られています。これは小さな化学試薬で、加えると色が変わります。
	- 検査対象物の量に応じて、さまざまな色が表示されます。今回の場合は、システム内のアンモニア量に応じて緑色に変わります。亜硝酸塩は紫色、硝酸塩は赤、黄色、オレンジ色になります。
	問題は、目が本当に騙されやすいということです。特に下の方のエリア、サンプルD、E、Fがそうです。
	アンモニアの濃度が低い場合やアンモニアがない場合、目は実に簡単に騙されてしまいます。
	「アンモニアなし」がいつなのか、本当に知りたいですよね。化学者である私は、パンデミックで時間を持て余していたので、もっと良い方法があるかどうか調べてみることにしました。
	そして、分光法こそがそれを実現する方法であることがわかりました。私が一般化学を学んでいた頃、「ビールの法則」について学んだことを覚えています。これについては後ほど詳しくお話しします。
	しかし、聴衆の中には私たちが何を話しているのか分からない人もいるかもしれないので、分光法がどのようなものであるかを簡単に紹介しましょう。
	分光法は基本的に光を使ってサンプルに関する情報を収集します。
	分光計とは何か？最も単純な構成要素にまで絞り込むと、非常に複雑な分光計も存在します。しかし、分光計とは何かを突き詰めると、それは光源であり、
	サンプルを透過させると、光がサンプルを通過する際に、サンプルに含まれる情報を取得します。
	そして、その光をスリットに通します。その目的は、きれいな光の線を作ることです。つまり、光を非常に細く、非常に高く伸ばしたビームにすることで、このようなきれいな線が描けるのです。
	そして、いくつかのコリメータを通過します。私の分光計の場合、光源が分光計に比べて非常に明るかったため、ここで行っていた作業の一部で余分な光も漏れ出ていました。
	光が強すぎたので、作業を進めながら、光の強度をかなり落とす必要がありました。そこで、分光計といくつかのケースの調整を少し落としました。驚いたことに、これは予想外のことでした。
	しかし、2つのスリットを通過すると、回折格子と呼ばれるものが出てきます。これは現代で使われているものです。回折格子は基本的に、非常に特定の間隔の線が刻まれたフィルムです。
	リソグラフィーかプレス加工のいずれかです。昔はプリズムが使われていました。ですから、プリズムがあれば、この方法も可能です。しかし、プリズムや回折格子の目的は、光をその構成波長に分解することです。
	それが通過します。
	私の場合、検出器はウェブカメラです。
	はい、ウェブカメラです。
	左側は、非常にシンプルな分光計の例です。プリズムとスリット1つ、そして光源があります。
	真ん中の画像を見てみると、こちら側は白熱灯です。
	スリットを通過すると、光がすべての波長に分解されるのがわかります。これが黒体スペクトルです。虹に含まれるすべての波長の光が含まれています。
	そして、CFL 電球のようなものを見ると、この下部に明確な特徴があることがわかります。これは、電球内で蛍光を生成するために使用されている水銀などのガスの輝線です。
	それが私たちがやっていることです。分光計でも同じことをしています。光をサンプルに通して、
	サンプルの成分波長を分離し、光を見ることでサンプル内で何が起こっているかを確認できるようになります。
	左側のほうがおしゃれなものですが、右側には素敵なハロゲン光源があります。
	本当に綺麗で明るいですね。そして、光が一点から別の点へ、そしてまた別の点へと反射しています。これは実は回折格子です。光学的な品質の回折格子です。
	そして、今度はこの反射光が検出器に送られます。これは二重反射システムです。つまり、先ほど言ったように、非常に複雑な仕組みになっているのです。
	私の場合はそうではありませんでした。
	レゴもあったし、カミソリもあった。DVD-Rも余っていたから、こじ開けて回折現象を取り除ける可能性もあった。それに、古くて壊れたウェブカメラも使えた。それで、それで行くことにしたんだ。
	見た目はこんな感じです。ポイントは、すべての部品が同じだという点です。サンプルセルも持っています。安価な小型キュベットも入手できました。
	光学スリットは取り外したので見えませんが、システムの残りの部分が見えます。これが回折格子です。
	DVD-Rか、Amazonでかなり安く買えますよ。12枚で99セントくらいです。あと、裏側には安物のウェブカメラも付いてます。
	そして、そのウェブカメラは、ImageJ のような機器に接続したり、スペクトルを収集して統合する機器に接続したりして、JMP で使用したり、JMP で操作したりできるようになります。
	これがこのサンプルのスペクトルです。下はブランクのスペクトルの例です。上は赤、緑、青の各チャンネルのスペクトルです。また、このサンプルの平均チャンネルも表示されています。
	それで、JMP に切り替えましょう。PowerPoint はもう十分です！
	先ほどお話ししたように、ビールの法則という考え方についてお話しました。ビールの法則とは、基本的に、ある濃度系列において、例えば「c」という濃度があるとします。
	それらは観測された吸光度「A」に比例します。
	比例関係は光路長、つまり光が通過する物質の量に基づいています。キュベットの場合、通常は約1センチメートルです。そして比例定数「イータ」です。
	これは基本的に直線です。先ほどご覧いただいた連続希釈データでは、キュベットの色が緑から黄色に変わっています。
	そして、既知の濃度と吸光度を調べたところ、きれいな直線を描くことがわかりました。このようなことが起こると、とても嬉しいものです。そして、さらに重要なのは、このきれいな直線を見ると、私たちが予想していた通りの式を描いているということです。
	これが私の濃度です。これが私の比例定数です。そしてこの数値はゼロである可能性もあるでしょう。信頼区間を見てみると、実際には95%信頼区間でゼロではないとは言えません。つまり、ビールの法則に非常によく従っているということです。
	これは素晴らしいことですが、膨大な処理が必要でした。すべてのスペクトルから最大吸収を抽出し、データのクリーンアップも行わなければなりませんでした。まさに混乱状態になり、一つ一つ作業するのに非常に長い時間がかかりました。
	そこで疑問になるのは、36、37、40 の異なるスペクトルを処理する必要がある場合、どうすればそれができるのかということです。
	まあ、機能データ分析を使えばかなり簡単にできます。
	ここで私が作業しているデータセットについて簡単に説明しましょう。
	これが私のキャリブレーションセットです。このデータセットを通して私の集中力が増すにつれて、
	スペクトルの緑色領域の強度（今表示されているのはこの部分だけです）が上昇しているのがわかります。つまり、色は濃い赤から明るい淡黄色まで変化します。つまり、濃度に応じて強度が増加するのですね。まさにこれがビールの法則の作用です。
	今。
	これを始めたときに答えなければならなかった質問は、どのチャネルで、スペクトル全体の平均吸収を使用するのかということです。
	それとも、これら 3 つのチャネルのいずれかを選択して作業するのでしょうか?
	スペクトル全体を見ると、スペクトルの青い領域（ここの横にある部分）と、スペクトルの赤い領域に、黄色や鮮やかな彩度の高い色がたくさんあることがわかります。
	これは、これらの領域が急速に飽和状態になっていることを示している傾向があります。必要な上限のダイナミックレンジが不足しているのです…
	...検出器の範囲全体にわたって良好な線形応答が得られることを確認できるようにするためです。
	最終的に私が行ったのは、スペクトルの緑の領域に焦点を絞ることでした。ご覧の通り、高音域と低音域、そして中間の帯域も含まれています。ダイナミックレンジが広く、検出器のダイナミックレンジをすべて使っています。ここで言う「検出器」とは、「ウェブカメラ」のことです。
	別の見方をしてみましょう。ここにあるスペクトルを見てみましょう。これは何も入っていない空白部分です。
	そして、ほんの少しのアンモニアを加えると、赤色が急上昇します。これは望ましくありません。非常にゆっくりと、非常にゆっくりと上昇させたいのです。
	そして、より正確に言うと、ここにあるスペクトルの緑の領域を使用すると、何が起こるかがわかります。
	特に 2 ppm と 3 ppm のサンプルの間では、赤は 2 ppm で飽和し、緑は 3 ppm で飽和していることがわかります。
	これは重要です。これは大きな違いです。追加で添加するアンモニアの量は膨大です。この違いを検出できることは重要です。なぜなら、それが早い段階で軌道を確立するからです。
	さて、これをどうやって処理すればいいのでしょうか？FDEではどう処理すればいいのでしょうか？曲線は取得できました。なるほど。FDEは曲線を扱うのに最適なツールです。
	しかし、そのような較正曲線を使用する場合、未知の物質の濃度をどのように抽出するのでしょうか?
	さて、秘密は…まず第一に、私たちはすべてを期待通りにセットアップしました。
	さまざまなサンプルのトレースは Y に、波長は X に、サンプル ID は ID 関数に入力されます。
	これからやることは、キャリブレーションセット、つまりビールの法則に基づいて作成したキャリブレーションラインから濃度値を取得することです。これを濃度に代入します。これが魔法の方法です。
	理由を説明しましょう。まず、最初の未知数を目標関数として設定します。
	なぜこんなことをしたのか？すぐにお見せしましょう。プロット、データ処理、データサマリーを非表示にします。今は必要ありません。モデルに切り替えます。ここではBスプラインを使用します。
	繰り返しますが、これは力学的な観点から行っています。この作業を行う際には、Functional DOE モデルの FDE モデルをもう少し微調整しておくべきでした。
	しかし、ここで注目すべき重要な点はまさにここにあります。目標関数である積分誤差を見ると、このくらい低く、最小値を示しています。
	そして、その最小値が未知のサンプル内のアンモニアの濃度であることが判明しました。
	つまり、その最小値を見つけるために私がしなければならないのは...
	私の魅力を最大化することです...
	そして読み上げます...
	私の集中力。
	残念ながら、FDE の同じインスタンスに戻って新しいターゲット関数を確立することはできません。
	つまり、各関数ごとにこれを毎回実行する必要があるのです。ありがたいことに、私はこれを1日に1回しか実行していなかったので、面倒ではありませんでした。しかし、もしデータが増えて、これを一度にすべて実行しなければならないとしたら、少し時間がかかるでしょう。
	しかし、それが最終的にどのようになるかを見てみましょう。
	ビールの法則に戻りましょう。ここにある青いデータポイントは較正データセットです。これらは…モデルを構築するために使用した一連の妄想です。
	未知のものはすべてビールの法則に沿っていることがわかります。やったー、科学は機能している！そうでしょう？そして、さらに重要なのは、この優れたダイナミックレンジです。つまり、すべてを検出できるということです。
	そしてそれはかなりうまく機能します。
	時間の経過とともに何が起こるかを見てみましょう。これは興味深い部分です。
	では、時系列でデータを見てみましょう。視覚的に分かりやすくするためにスプラインを追加しました。集中力が低下しているのがわかります。
	そして、少し下がって目を細めて見てみると（最大値は無視してください。これについては後で説明します）、後半部分で予想されるのと同じ曲線を描いていることがわかります...
	この...
	窒素循環におけるアンモニア曲線。
	さて、この最大値はどうでしょうか?
	ええと、従来のサイクルとは少し違うことをいくつかやりました。一つは、持っていたフィルターを、既にサイクル済みの水槽に取り付けたことです。数年前から使っているフィルターがあります。
	そして、バイオフィルターがすでに設置されているフィルターをそのタンクに入れるのです。
	そこで、私は（成熟したフィルターとは言いませんが）アンモニアを食べる魚が既に生息しているフィルターから始めました。そのため、あっという間に水槽に亜硝酸塩が大量に溜まってしまいました。
	そして、検出器が飽和状態になり、変化を検知できなくなりました。
	それで、ここが水換えをした場所です。通常は…このプロセスの途中で水換えをする必要はありません。ただ、亜硝酸塩濃度を再び測定可能なレベルまで下げるために、ここで水換えをしました。
	残念ながら、その過程でアンモニア分解バクテリアも乱してしまいました。そのコロニーの一部が失われ、サイクルを完了するには再び増殖するのを待たなければなりませんでした。
	つまり、ここでご覧になっているのは、システムが成熟してその種のものを処理できる準備ができる前に、私がシステムを混乱させているということです...
	侵襲的な処置。
	しかし、ここでもう一度重要なのは、この一番下のゼロに達したときに、アンモニアの別のエディションを実行したということです。
	24時間待って、再び測定しました。またゼロでした。亜硝酸塩も測定しましたが、ゼロでした。硝酸塩も測定しました。予想通り、とんでもなく高かったです。水換えをしました。それから魚屋に行きました。これで準備完了です。
	まず、水族館を始めようと考えているなら、PS.. 公共広告... PSA です。
	まず水槽のサイクルを忘れないでください。横に「サイクル不要、すぐに魚を入れられます」と書いてある小さなボトルがあります。
	信じないで。遠回りをしましょう。魚たちはもっと幸せになります。彼らは…長生きします。そして、あなたも彼らと過ごす時間がずっと楽しくなります。
	したがって、魚を追加するときは、水槽のサイクルを忘れないでください。
	ポイント2：レゴはリビングルームに地雷原を作るためだけのものではありません。ここで紹介したように、レゴを使って本物の科学実験を行うことができます。私はレゴで分光計を作り、ウェブカメラとDVDも使ってみました。そして、ちゃんと動きました。
	ステップ3、あるいはポイント3は、エンジニアを長時間放置しないことです。帰宅したら何が起きているのか、誰にも分かりません。
	ありがとう。水槽を楽しんでください。

高度な統計モデリング基本的なデータ分析とモデリングマスカスタマイゼーション品質およびプロセスエンジニアリング信頼性分析