植物センサを用いた深層学習による屋内異常検知システムの開発

2023 年度 研究成果報告書

• 研究課題/領域番号: 21K12795
• 研究種目: 基盤研究(C)
• 配分区分: 基金
• 応募区分: 一般
• 審査区分: 小区分90150:医療福祉工学関連
• 研究機関: 金沢大学
• 研究代表者: 南保 英孝 金沢大学, 融合科学系, 教授 (30322118)
• 研究期間 (年度): 2021-04-01 – 2024-03-31
• キーワード: 植物生体電位 / 異常検知 / 深層学習

研究成果の概要

本研究では、室内に設置した植物をセンサとして利用する異常検知システムの開発を行った。異常検知には、植物の生体電位を入力とする、生成系深層学習の一種であるDiscoGANをベースとしたモデルを構築した。構築したモデルは、人の動きが少ない、または人がいない状態を正常、人が動いている状態を異常と定義し、異常検知精度86％を達成した。本成果は2022年度 センサシンポジウムにおける発表と、IEEE Sensors Journal ( Volume: 23, Issue: 23, 01 December 2023, DOI: 10.1109/JSEN.2023.3323147)に採録された。

自由記述の分野

人工知能

研究成果の学術的意義や社会的意義

独居老人世帯や一人暮らし世帯が増加していることもあり、屋内で何らかの事故が生じた際にいち早く検知し、適切に対応することは重要である。一方、屋内にセンサ類を設置することに対して心理的負担を感じる人もすくなくない。本研究では、センサとして植物を用いることで、心理的負担を軽減した屋内モニタリングシステムの構築を最終目的としており、植物をセンサとして活用するための具体的な方法について検討し、実験によりその有効性を示したものである。
植物には癒やしなどの副次的効果も期待できるため、安全・安心だけではなくQOLの向上にも有効であり、植物の活用の幅を広げることには大きな社会的意義があると言える。