発表スライド@みんなのPython勉強会#41(2019/01/16)

1. 排泄検知をやってみよう！
～排泄センサと排泄検知アルゴリズム～
株式会社 aba

2. 簡単な自己紹介
2019/1/16 みんなのPython勉強会#41 2

3. アジェンダ
2019/1/16 みんなのPython勉強会#41 3
• ガスセンサで排泄検知がしたい
- 実験機の紹介
- 実験の様子
• 機械に理解させるには？
- シンプルな方法と機械学習
- 機械学習でのポイント

4. ガスセンサで排泄検知がしたい
GAS
1023
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5. 製品版の試験機
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6. 開発用の試験機
センサユニット
(ポンプ吸引有)
制御リモコン
(Raspberry Pi 3)
センサユニット
(ポンプ吸引無)
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7. 小型の自作センサユニット
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8. 人形を使った実験の様子
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9. 2019/1/16 みんなのPython勉強会#41 9

10. 疑似尿[NH3(aq)]を用いた実験グラフ
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11. 機械に理解させるには？
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12. 機械は点しかわからない
t k
① ヒト目線 ② 機械目線
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13. アイデア
① しきい値による判定 ② 機械学習
α
β
Thr.
※ある条件で特定の状態２つに分割可能 ※ 簡単なところだと最小二乗法
・パターン認識
・クラスタリング
・サポートベクタマシン(SVM)
2019/1/16 みんなのPython勉強会#41 13

14. アイデア①
① しきい値による判定 ② 機械学習
α
β
Thr.
※ある条件で特定の状態２つに分割可能 ※ 簡単なところだと最小二乗法
2019/1/16 みんなのPython勉強会#41 14

15. アイデア①を試してみた
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16. 結果：うまく行かなかった_:(´ཀ`」∠):_
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17. 実際のセンサデータのグラフ①－１
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18. 実際のセンサデータのグラフ①－２
2019/1/16 みんなのPython勉強会#41 18

19. アイデア②
① しきい値による判定 ② 機械学習
α
β
t
Thr.
※ある条件で特定の状態２つに分割可能 ※ 簡単なところだと最小二乗法
2019/1/16 みんなのPython勉強会#41 19

20. アイデア②
① しきい値による判定 ② 機械学習
α
β
t
Thr.
※ある条件で特定の状態２つに分割可能 ※ 簡単なところだと最小二乗法
2019/1/16 みんなのPython勉強会#41 20

21. 機械学習はどうやる？（大まかな流れ）
目的決め
モデル作成
データ収集
データ整理
学習
テストデータでの予測
テストデータ
学習データ
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22. 機械学習のポイント
目的決め
モデル作成
データ収集
データ整理
学習
テストデータでの予測
テストデータ
学習データ
2019/1/16 みんなのPython勉強会#41 22

23. 例）最小二乗法に当てはめてみる
１次の近似曲線を求める
データ集め{(x, y)を採取}
Xを小さい順にする。など
a, bを学習して探索する
テストデータをy=αx+βに代入
似たような値が出てくる？
2019/1/16 みんなのPython勉強会#41 23
目的決め
モデル作成
データ収集
データ整理
学習
テストデータでの予測
モデルをy=ax+bと定義

24. 排泄検知で当てはめてみる
データから排泄の有無を判断
センサ値と排泄記録
種類ごとにラベリング
特徴量を学習して探索する
排泄検知できるか確かめる
2019/1/16 みんなのPython勉強会#41 24
目的決め
モデル作成
データ収集
データ整理
学習
テストデータでの予測
SVM, 特徴量 (パラメータ)

25. 特徴量の抽出（排泄有無の判定条件）
① 立ち上がり幅
② 立ち下がり幅
③ 増加速度
④ 減少速度
⑤ インターバル
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26. 施設でのデータ収集試験
① 試験機を可動させながらおむつ交換を行う
⇒ 一定間隔での確認
⇒ 排泄があった場合は種類を記録
② センサデータと排泄記録を使って学習
⇒ データの整形
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27. 2019/1/16 みんなのPython勉強会#41 27

28. まとめ
2019/1/16 みんなのPython勉強会#41 28
• ガスセンサで排泄検知がしたい
- 実験機の紹介
- 実験の様子
• 機械に理解させるには？
- シンプルな方法と機械学習
- 機械学習でのポイント
⇒モデルの作成 ＆ データの収集

29. 書籍の紹介ｗｗｗ
2019/1/16 みんなのPython勉強会#41 29
一緒に開発しているメンバーが執筆しています。
興味があれば、どうぞ！
1. 現場で使える！PyTorch開発入門 深層学習モデルの作成
とアプリケーションへの実装
2. PyTorchで学ぶニューラルネットワークと深層学習
3. Pythonデータサイエンス -可視化、集計、統計分析、機械学習-

30. 2019/1/16 みんなのPython勉強会#41 30

31. 2019/1/16 みんなのPython勉強会#41 31

32. 2019/1/16 みんなのPython勉強会#41 32

33. 2019/1/16 みんなのPython勉強会#41 33

34. ありがとうございました。
2019/1/16 みんなのPython勉強会#41 34

35. 採 用
データサイエンティスト募集中
2019/1/16 みんなのPython勉強会#41 35
株式会社abaのHPのお問合せから
コンタクトしてください

36. 実際のセンサデータのグラフ②－１
2019/1/16 みんなのPython勉強会#41 36

37. 実際のセンサデータのグラフ②－２
2019/1/16 みんなのPython勉強会#41 37

38. 実際のセンサデータのグラフ③－１
2019/1/16 みんなのPython勉強会#41 38

39. 実際のセンサデータのグラフ③－２
2019/1/16 みんなのPython勉強会#41 39

40. Q＆A
2019/1/16 みんなのPython勉強会#41 40
1. おならの誤検知とかは無いのでしょうか？
⇒放屁は波形的な特性があることがわかっています。
放屁だと思われる波形は例外処理して検知されないようにしています。
2. 一般家庭でも購入できますか？
⇒まずは施設向けで販売していますが、
一般家庭向けでも販売できるように展開していきたいと思います。
3. 臭いから、どんなことまで認識できるのでしょうか？健康状態や腸内環境とか…
⇒現在、排泄臭気から健康状態(疾病状態など)を判別できないか研究を
行っています。

41. Q＆A
2019/1/16 みんなのPython勉強会#41 41
4. センサーにも個体差があるということを考えると収集するデータには
ノイズが結構乗っているように思うのですが、
それら判定、間引くようなことをしてたりするのでしょうか。
⇒ センサの仕組み上センサの個体差が生まれてしまいます。
完全には除去することは難しいですが、
ハード的にもソフト的にも軽減する対策をとっています。
5. 臭いのセンサーは残り香みたいのに反応しないのですか？
⇒ ニオイの変化量をベースに検知をしていますので、
残り香があってもご検知しないように対策をしています。

42. Q＆A
2019/1/16 みんなのPython勉強会#41 42
6. アノテーションとかはどのようにしたのですか？
⇒ 今回はお見せできませんでしたが、
専用のWebアプリに通知されるようになっています。
7. Pythonは？
⇒ すみません…あまりPythonのお話はできませんでしたね。
データの解析や実験機のソフトウェアなどはPythonを使用しています。

43. Q＆A
2019/1/16 みんなのPython勉強会#41 43
8. boschのセンサーですか？
⇒ フィガロ技研さんのセンサを使用させていただいています。
9. 熱感知とかはダメですか？
⇒ サーモグラフィによるアプローチは試してみたことはありますが、
安価なセンサでは良い結果が出ていません。
しかし、引き続き研究中ではあります。

44. Q＆A
2019/1/16 みんなのPython勉強会#41 44
10. ガスセンサーは部品としておいくらぐらいの値段なのですか？
⇒ 量産過程の全体製造数にもよりますが、
大量生産すればするほど部品の値段も低くなります。
発表の際にお見せした開発用の実験機ですと１つ数千円ほどです。