月刊自動認識2024年9月号(第40回)の概要

はじめに

先月号では、筆者の闘病生活の話になってしまったが、今回はセンサデータを科学的に処理していく方法を考えてみたい。

・AALにETA機能を持つAIを提案

2014年のIEC 東京大会の講演会でAAL システムのいくつかのIT機器からのセンサデータをまとめるAIが搭載されているエッジコンピュータに、もう一つの役割、利用者とAIのコミュニケーションとか、知人、病院、福祉施設などとの会話に、通常のやり方では、困難があるかた、聞こえにくい、見えにくい、などで、会話が不自由な方を支援するのがETAです。

・科学的データ処理方法

統計的処理方法、相関を求める手法、分布範囲が決まっていないデータ処理方法、データクラスター分析、共起分析などがあります。

・仮説をたてる

ある２つデータ間の関係に仮説をたて、推測統計を用いて母集団から無作為に抽出した情報で、母集団の特徴などが推測し、仮説が正しいかどうかを確認する方法である。

・データマイニング

仮説を立てずに、ビッグデータのデータ間で相関を求めるやり方で、スーパーコンピュータが出現したことで可能どなり、予期しない、結果を得る事がある。

・ビッグデータ(3V)

ビッグデータの定義

・IoTによるビッグデータの収集

・ネットワークの整備

Body Area Network(BAN)について説明し、筆者達の推進している、IEC 63430 コンテナフォーマットの説明と、その他のIoT関連の汎用ネットワークを説明している。

おわりに

ホームでIoTを使う場合は、国際規格を使いましょう。