エアコンが冷えすぎる問題をIoTで分析してみる - bohemia日記
こんにちは。ぼへみあです。 今年の夏は暑かったですね。エアコンが大活躍だったわけですが、多くの家庭で 「設定27度なのにエアコン冷えすぎてない？」と感じる人がいたと思います。 個人差の場合もありますが、うちの場合は計測してみると、明らかに冷えすぎていました。 エアコンの制御の仕組み エアコンはリモコンで設定温度を27度とかにして信号を送ると、その温度になるように稼働します。 エアコンの中に気温を計測するセンサがあり、部屋の気温を設定温度に近づけようと動きます。 以下は26度設定でエアコンをつけた場合の気温の推移です。計測方法などは後述します。 この場合、24.7度付近でギザギザしながら安定していることが分かります。 このときのエアコンの消費電力をグラフにすると、このようになります。 エアコン消費電力 稼働していないときは消費電力がほとんど0になり、稼働しているときは150W程度消費している
機械学習をやると、AIより人間の方が詳しくなる現象 - bohemia日記
こんにちは。ぼへみあです。 機械学習がすっかりブームになって、仕事や趣味でディープラーニングを使ったことがある人が増えていると思います。 特に画像分野でディープラーニングは成果を上げているので、特定のものを判別・識別するといった事例が多いかと思います。 そうした画像系のディープラーニング経験者なら経験する現象があります。 それは、 「その分野について、作ったAIよりも自分が詳しくなる」 という現象です。 おそ松さん見分けの第一人者になってしまった 以前取り組んだおそ松さんの6つ子をディープラーニングで見分けるネタでは、学習用データセットの作成のために、自力で5000枚以上のおそ松さんたちを見分ける作業を行いました。その結果、アニメを見ても、これは何松だ、と判断できるようになってしまいました。当時はおそ松さんを見分ける能力は誰にも負けない自信がありました。 なぜか学会でおそ松さんの話をする機
【おうちハック】自宅をIoT化しすぎて不便になったこと - bohemia日記
こんにちは。おうちハッカーのぼへみあです。 CESではIoTデバイスが盛り上がり、特にAmazon Alexa無双だったということです。Alexaは日本上陸していないので、使うことができず、取り残されているようで残念ですが。 このように、IoTブームが続いており、多くのIoTデバイスが発表されて盛り上がりを見せているのですが、それは本当に生活を変えうるものでしょうか？ 私はこれまでIoTデバイスを買いまくり、自宅に取り入れることで身をもって経験してきました。 bohemia.hatenablog.com そうした経験から、IoTが生活を不便にしてしまった実例をお伝えしたいと思います。これからおうちハックをしたい人、IoTハードウェア開発者などの糧になると嬉しいです。 以前にも、失敗談と称して記事を書いていますので、こちらもご参考ください。 おうちハックの失敗から学んだこと - bohemi
最近のIoTって何なのか？ - bohemia日記
最近IoTという言葉がやたら流行ってるけど、IoTってなんだろう？と結構モヤモヤしてたりしてる。 同じ言葉使ってるけど、人によってなんか意味が違ったりで、何を指してるんだろうと。 そんなときに andoo.hatenablog.com こちらの記事を読んだのですが、少しIoTとはなんなのか考えてみたので、まとめてみたいと思います。 IoTとは IoTを、インターネット接続ができるモノを作ろうとするメーカームーブメント、から考えてみたい。 昔から通信モジュール付きのマイコンや電子工作、機械工作などを駆使して、役に立つものを作っている人はいた。しかし割と高い専門性が求められ、一般の人や個々の技術のみを持つエンジニアにとってハードルが高かった。 それが、以下のようなIoTインフラが整備されててあり、開発のハードルが下がりつつある。 安価な小型PCデバイス 3Dプリンタなどのプロトタイプ作成環境
ディープラーニングでおそ松さんの六つ子は見分けられるのか 〜実施編〜 - bohemia日記
前回、おそ松さんたちをディープラーニングで見分けるため、準備編としておそ松さんたちの顔画像を5644枚集めました。 今回はそれを用いて、ディープラーニングで学習させ、判別器を作って検証します。 集めた画像 人物 枚数 例 おそ松 1126 から松 769 チョロ松 1047 一松 736 十四松 855 とど松 729 その他 383 使用フレームワーク 最近GoogleからTensorFlowという新しいディープラーニングのフレームワークが発表されました。 会社のブログに使い方書いたのですが、まだ慣れていないので、今回はchainerを使います。こちらだとすぐに高い成果を上げているImageNetのNINモデル、４層畳み込みニューラルネットワークがサンプルで入っていますので、こちらを改良して使います。 imageNetの使い方は、こちらやこちらを参考にしています。 訓練データセット Im
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