センサーと機械学習の論文をまとめてみる
本記事は Machine Learning Advent Calendar 2014 の 24日目のトピックです。
増え続けるセンサーデータ
M2M(Machine to machine), IoT(Internat of things) というキーワードが叫ばれて久しい今日、インターネットに接続できるデバイス数の上昇が見込まれるなか、デバイスに搭載された各種センサーデータの分析、活用も今後目が離せない分野です。
データはAWSなどのクラウドサービスのデータセンターに置かれた後、分析、フィルタリングされ、エンドユーザの役にたつ情報を提供していくものと思われます。
各種センサーが農業などの分野で使われ、そこから取得されたデータが分析され、活用されているという話題も多数上がってきています。
- センサデータ解析におけるJubatus活用事例 - Slideshare
- Blue River Technology Takes In Another $10M For Its Agriculture Optimizing Robots
このようなデータ活用の事例は今後も増えていくという経済産業省の予測もあります。
センサーからとれたデータに焦点をあてて、統計的手法と合わせながらどのように分析していくかについて、応用の参考になりそうな文献を今回はピックアップしてみました。
文献紹介
温度、湿度等のセンサーに関する論文
Machine Learning Techniques Applied to Sensor Data Correction in Building Technologies
建築物に於ける温度、湿度、冷蔵庫のエネルギー消費量、熱管の圧力、水流についてのセンサーデータを集めて予測を行い、エネルギーを効率的に用いるためのパフォーマンス向上に役立てようとしています。（技法：ニューラルネットワーク、ベイジアンネットワーク）
Machine Learning Applications for Data Center Optimization
Google のデータセンターで気温等のセンサーデータを駆使してエネルギー利用効率のモデルを作成、そのモデルを用いた予測で冷房の温度調節等でコスト削減を実現しています。（技法：ニューラルネットワーク）
光、赤外線等のセンサーに関する論文
Human Movement Detection and Idengification Using Pyroelectric Infrared Sensors
焦電センサー（赤外線センサー）を用いて歩行者の進む方向やスピードを予測するためのモデルを様々な技法で作成しています。サポートベクターマシンやｋ近傍法がいい予測結果を出しているということです。
電気、磁気等のセンサーに関する論文
Vehicle Classification Method Based on Single-Point Magnetic Sensor
路上に設置された磁気センサーから集められた数値データを用いて自動車の判別を行っています。路上を通過する自動車が観測される地磁気に対してどのよな影響を及ぼすかについては Vehicle Detection Solutions (Honeywell Inc) に詳しいです。（技法：ソフトマージンSVM、粒子群最適化）
補遺
まとめというには件数が少なすぎるので、今後も機械学習&センサーというキーワードに引っかかった文献を随時追記していく予定です。
明日は
25日目、担当は kisa12012 さんです。
