5つの研究

5. 機械学習に基づく感性モデルによる快適介護空間の構築

平成28年度

目標

超高齢社会を迎えるに当たり、楽しんで介護できる快適介護空間、超高齢者も介護生活を楽しめる快適生活空間の開発は喫緊の課題である。本研究の目標は、介護者や被介護者の快適度や疲労度を計測できる機械学習モデル創出による感性の定量化によって感性工学の進展に寄与し、介護悲劇のない社会の実現に貢献することである。

実施計画

MIMSの快適介護空間学グループ(グループリーダー:荒川薫(MIMS所員))を中心に、人間の快適性に影響を与える時系列のビッグデータをもとに、機械学習法によって快適度や疲労度を提示する快適・疲労度モデルを創出する。上述の時系列データが制御された快適介護空間実験室や快適都市空間実験室に、MIMS開発の3次元折り紙式プリンターや、3次元積層型プリンターで得られる実物モデルを設置し、快適度モデルや疲労度モデルの確認・改良により、超高齢社会を豊かにする科学・技術の創出を目指す。

平成29年度

目標

目標を実現するモデルの構築とともに、それを国内外へ広く発信するシステムを作り上げる。

実施計画

環境実験室の構築。

平成30年度

目標

関連する研究集会を開催することから、目標を実現するモデルを広く国内外に発信し、関連分野の先導を図る。

実施計画

現行の深層学習を凌駕する機械学習システムの構築。

平成31年度

目標

評価委員会からのフィードバックにより計画をより具現化し、更なる社会貢献の実現性を高める。

実施計画

快適度モデルや疲労度モデルの構築。

令和2年度

目標

世界の科学・技術の進展、豊かで安心できる社会の実現に貢献することから、本学の最高レベルのブランディングを構築する。

実施計画

超高齢社会を豊かにする科学・技術の実現。

快適な介護空間づくりのための感性モデルを構築する

研究メンバー

安価な快適介護空間の構築を次のステップで目指す。①ラプラス変換を拡張したMIMS独自のニューラルネットワークによって、現状の多層型ニューラルネットワークによるディープラーニング以上のものを実現する。 ②それを基に快適度や疲労度を計測できる機械学習モデルを得る。③快適度や疲労度を安価に計測できる、3次元折紙式プリンターや3次元積層型プリンターによる実物モデルが設置された実験室(光の強さと方向、湿度、香りの種類と強弱、色合い、音の質と大小、温度、風の強度と向きなどを計測)を構築する。以上、介護者や被介護者の快適度や疲労度を計測できる機械学習モデル創出による感性の定量化によって感性工学の進展に寄与するとともに、介護悲劇のない社会の実現に貢献する。

グループリーダー
荒川薫(明治大学 総合数理学部教授、MIMS所員)
介護空間の温度や湿度などの制御モデリングと関連のデータ収集
樋山恭助(明治大学 理工学部准教授)
音環境評価・設計モデリングと関連のデータ収集
上野佳奈子(明治大学 理工学部教授)
感性を考慮した操作性の良いユーザインタフェースの開発
宮下芳明(明治大学 総合数理学部教授、MIMS研究員)
脳波、ニルスなどの計測、被介護者の脳の情報処理メカニズムのモデリング
嶋田総太郎(明治大学 理工学部教授)
被介護者の頭で考えたことをコンピュータに読み取らせ,機械を動かすBMI技術の数理モデリング
小野弓絵(明治大学 理工学部教授)
“ドンドン”“ガンガン”といった擬音語や擬態語などの感覚的な表現で癒しをつくるオノマトペのモデリング
小松孝徳(明治大学 総合数理学部教授)
現状の多層型ニューラルネットワークによるディープラーニングより優れた機械学習モデルの生成
萩原一郎(明治大学 研究・知財戦略機構特任教授、MIMS副所長)
感性情報に基づいた空間・デザインの評価システム
櫻井義尚(明治大学 総合数理学部准教授)
快適度、疲労度の快適度モデルや疲労度モデルの構築と確認
荒川薫(明治大学 総合数理学部教授、MIMS所員)

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