第4回 機械学習をIoTに応用、人間の行動を認識・予測する
この連載では、機械学習にまだなじみがないITマネジャーやエンジニアに向けて、ビジネスへの活用を前提に、機械学習とその応用について説明している。前回（機械学習で怖い「次元の呪い」、手法の選択は適材適所で）は、機械学習を応用する際に押さえておきたい勘所を紹介した。 今回は機械学習の具体的な応用例として「センサー行動認識」を取り上げる。筆者が手掛けたヘルスケア分野への事例を題材にして、説明したい。 センサーから得たデータを基に人間の行動を認識 IoT（Internet of Things）は、いま最も注目を集めているIT分野の一つだ。その背景として、センサーが身近な存在になったことが挙げられる。 例えばスマートフォンの多くは、バネの変化を測る三軸加速度センサーや、振動する物体が回転するときにかかる力（コリオリ力）を測る角速度センサー（ジャイロセンサーともいう）などを搭載している。半導体集積技術を
ディープラーニングが活かすIoT
2. アジェンダ l IoT時代の深層学習 – RNN – VAE – 深層強化学習 l PFNの取り組み – デモ：深層強化学習 + データ同化 + 転移学習 + 分散学習 – DiMO : Edge Heavy 分散ストリーム処理理プラットフォーム – Chainer : 新しい深層学習フレームワーク OSS 2 3. ディープラーニングとは l 層が深く、幅も広いニューラルネットワークを利利⽤用した 機械学習⼿手法 l 2012年年の⼤大ブレーク以来、研究コミュニティのみならず 産業界に多く使われてきた – 2014〜～2015年年中に出された関連論論⽂文数は1500を超える* l 画像認識識、⾳音声認識識などで劇的な精度度向上を果たし、その 多くが既に実⽤用化されている – Googleは47の⾃自社サービスで既に利利⽤
日本マイクロソフトと竹中工務店が IoT を活用した次世代建物管理システムで連携 - News Center Japan
日本マイクロソフト株式会社 株式会社 竹中工務店 日本マイクロソフト株式会社（本社：東京都港区、代表執行役 社長：樋口 泰行、以下 日本マイクロソフト）と株式会社 竹中工務店（本社：大阪市中央区、取締役社長：宮下 正裕、以下 竹中工務店）は、IoT（注１）とクラウドサービスを活用した建物設備のモニタリング、管理・分析等を自動的に行う次世代建物管理システムの構築・提供で連携することを発表します。IoTやビッグデータを活用したクラウド型の建物制御、監視システムの構築を行うことで、将来的な建物機能のさらなる高度化や、技能継承・人材不足といった社会的な課題に応えていきます。 （連携の目的） ICT業界・建設業界でそれぞれ多くの実績がある両社の最先端技術を組み合わせて実証することにより、今までにない次世代型の建物管理システムの構築を図ります。 高度化・複雑化する建物管理システムを、IoTやクラウドサ
IoT,ビッグデータ,CEP,機械学習,SDN等の全体像をまとめてみた(2)－具体的な製品(IoT編） - ウィリアムのいたずらの、まちあるき、たべあるき
ウィリアムのいたずらが、街歩き、食べ物、音楽等の個人的見解を主に書くブログです（たま～にコンピューター関係も） 前にIoT,ビッグデータ,CEP,機械学習,SDN等の全体像をまとめてみた－概要を書いたけど、あれだけでは、抽象的なので、具体的に、どのような製品があって、どう動くのかのイメージがつかめないと思うので、そこを書いてみた。 まず、全体図。 以下、製品を交えた説明。上記「概要」の説明と比較できるように書いてある。 ただ、順番をかえて、まずは、IoTから。 ■IoT ○デバイス センサーは、例えば温度センサーは、温度が上がると抵抗値があがる。ということは、電圧が一定なら電流が変わる。 このように、計測したいもの（温度）の変化によって、抵抗などがかわり、電流、電圧が変わるというしくみでセンサーは動いている（ものが、たぶん多いと思う）。 このセンサーをデバイスのポートに線でつなぐことにより
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IoT/M2Mと機械学習で医療機器の稼働率を向上、日立製作所
日立製作所のヘルスケアグループは「2015国際医用画像総合展（ITEM 2015）」（2015年4月17～19日、パシフィコ横浜）に、医療機器の故障を事前に検知する「予兆診断サービス」を出展した。医療機器に取り付けたセンサーが収集したデータにもとづいて機器の“健康状態”を分析し、保守・点検のスケジュールを決定するというもので、リモートメンテナンスサービス「Sentinelカスタマーサポートサービス」の中で提供される。「計画的に点検・修理することで、故障が発生してから修理を手配するよりも機器の稼働率を向上させることができる」（日立製作所の担当者）という。 分析対象となるデータは、日立製作所が世界中に納入した医療機器からIoT/M2Mシステムで収集し、日立製作所のクラウドに蓄積する。機器の種類別に温度、振動などを評価軸とする座標を用意して、個別の機器のデータをプロットする。その結果、データが座
機械学習とIoTで世界のエレベータを安全に動かす
印刷する メールで送る テキスト HTML 電子書籍 PDF ダウンロード テキスト 電子書籍 PDF クリップした記事をMyページから読むことができます あなたもThyssenKruppが製造したエレベータに乗ったことがあるかもしれない。 ドイツに拠点を置く同社は世界各地の110万基以上のエレベータをメンテナンスしており、ニューヨークのワン・ワールド・トレード・センターや、サウジアラビアのリヤドで1263フィート（約385m）という同国一の高さを誇るCMAタワーなどの象徴的なビルでエレベータを稼働させている。 エレベータを稼働させ続けるというのはフルタイムの仕事であり、中国やインドのような新興国で毎年新しいビルが建設されるなか、その需要は高まっている。 ThyssenKruppの米国戦略開発部門のディレクターであるRory Smith氏は「エレベータ事業はメンテナンスの仕事だ。エレベータ
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IoT特化の機械学習で新会社 NTTも出資 - 日本経済新聞