AIBR プレミアム
拓海先生、最近、社員が「ウェアラブルでAIを活かせます」と言うのですが、何をどうすれば本当に使えるのかイメージが掴めないのです。今回の論文は心拍の推定がテーマと聞きましたが、要するに我々の工場で使える技術なのでしょうか。
素晴らしい着眼点ですね！大丈夫、心拍推定は健康管理だけでなく労務管理や異常検知にも応用できますよ。まず結論を3点で整理しますね。1) センサー上で個人に合わせた学習ができること、2) 教師データ不要で運用コストが下がること、3) 省電力設計でバッテリに優しいこと、です。
なるほど、要点はわかりました。でも「教師データ不要」というのは本当に信用していいのでしょうか。うちの現場は年配の職人が多く、データのラベリングなんて夢のまた夢です。
素晴らしい着眼点ですね！教師なし学習とは、正解ラベルを渡さずにデータ自身のパターンから構造を掴む手法です。身近な例で言えば、顧客の買い物履歴から勝手にグループ分けするのと同じで、心拍では波形の繰り返しを自動で識別するのです。
それなら現場の負担は減りそうです。ただ、導入コストと電池の持ちは重要です。これって要するにセンサー側で学習してクラウドに頼らないからコストが下がるということ？
その通りです！この論文の肝はセンサー内で効率よく動く「スパイキングニューラルネットワーク (Spiking Neural Network, SNN) スパイキングニューラルネットワーク」と「リキッドステートマシン (Liquid State Machine, LSM) リキッドステートマシン」の組合せにあります。これにより通信を減らし、消費電力を大幅に抑えられるのです。
専門用語が少し怖いですが、要は小さな脳みそをセンサーに入れて現場で判断できるというわけですね。ただ、現場に導入する場合、どこを最初に押さえればよいかアドバイスをください。
素晴らしい着眼点ですね！経営者視点で要点を3つで示します。1) 現場から得られる信号の品質を確認すること、2) センサー側で計算可能なハードウェアを選ぶこと、3) 導入後に現場が受け入れる運用ルールを先に作ること。これを押さえれば投資対効果が見えやすくなりますよ。
わかりました。最後にもう一つ、本当に現場で個人差があるデータに適用できるのかが心配です。うちの従業員は年齢や運動習慣がバラバラです。
素晴らしい着眼点ですね！この論文は個人差に対応する点を重視しています。具体的には、ECG (Electrocardiogram, ECG) 心電図の時系列情報をスパイクに符号化し、リキッドという再帰的なネットワークで個別のパターンを保持します。読み出し側(Readout)は確率的推定とクラスタリングで各個人にパラメータ適応するため、個別最適化が可能です。
なるほど、では実際にはセンサーでデータを取りながら勝手に学習していくと。これなら我々の現場でも使えそうです。今の話を私の言葉で整理すると、「センサー内で個人ごとに学習して心拍を推定し、クラウドにあまり頼らない省電力の仕組み」と言ってよいですか。
その通りですよ、田中専務！良いまとめです。現場での第一歩は試験導入と信号品質の確認からです。一緒に進めれば必ず成功させられますよ。
