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マーウェル動物園での機械学習

IBM アンディー・スタンフォードクラークはマーウェル動物園で機械学習とラズパイを活用して、省エネ化を成し遂げている。

イギリスのハンプシャーにあるマーウェル動物園は、二アラ アンテロープなどの、絶滅の危機にある様々な種の保護と再繁殖に関わっている。ニアラは南アフリカ原産であり、英国よりも暖かい気候に慣れている。動物園は暖房器具を寝具置き場に置いているので、夜は寒くならない。しかし、夜明けや夕暮れ時、特に夜の間に、ニアラは檻の外で活発に活動するため、無駄にヒーターがついていることになる。

ヒーターが稼働し続けるのは、コストがかかる – そこでMarwell Zooは、ニアラが檻の中にいるときのみに、ヒーターをオンにするために「スマートヒーティング」システムを使用できないかと考えた。ここでIBMの出番だ。

Andy氏は、ミュンヘンのIBMのInternet of Things HQのコーヒーバーに順番待ちの列がある時間を調べるためにサーマルイメージングセンサーを使用していた(本当の話だ)ので、サーマルイメージャを使用した経験があった。

まず、Andyはニアラの寝室の天井にサーモカメラを設置して、彼らの動作や睡眠の傾向を監視した。また、システム調整用に、暗視カメラ(IRカメラ)を繋いだラズベリーパイを設置し、カメラ下に来たnyalaを認識したシステムが自動撮影するようにプログラムした。

これら熱センサー画像とニアラの写真を相関させることによって、Andyはパターン識別分類アルゴリズム(一種の機械学習)の訓練に必要なデータセットを用意した。システムの訓練中、ニューラルネットの認識時、常にIRカメラが自動撮影するようプログラムしつつ、その間のヒーターのオンオフを手動で行った。

それから彼はニアラの撮れた写真とその時のサーマルイメージを照らし合わせ、そのシステムが信頼できるものだとの自信を得ていった。

必ずしもニアラと言えない何かをサーマル上で検出したようなケースでは、「ニアラの存在あり」と判断するようデフォルト値を設定した。これにより赤ちゃんニアラが誤認識で凍えてしまう事を避けることができる。

Andyはこのシステムにより冬場の暖房費の5%削減に成功した。そしてこの取組みの更なる前進をめざし、画像認識システムの自動化に取り組んでいる。これにより、このシステムを動物園以外の分野に展開することで、動物園の財政だけでなく二酸化炭素排出量の削減にも役立てようという考えだ。

 

この取組みは、いずれは学校、オフィス、住環境での暖房器具の「オンデマンド」化への変革の始まりかもしれない。

Images: Credit アンディー スタンフォードクラーク

Other links:

https://www.ibm.com/blogs/internet-of-things/iot-how-to-build-a-better-zoo-bed/

http://www.bbc.co.uk/news/av/technology-42439477/can-ai-keep-these-zoo-animals-warm

http://www.alphr.com/technology/1008347/ibm-watson-s-next-mission-keeping-antelopes-toasty-warm

I am an inventor, engineer, writer and presenter. Other stuff: Royal Academy of Engineering Visiting Professor of Engineering: Creativity and Communication at Brunel University London; Founder of the Guild of Makers (www.guildofmakers.org); Fellow of the Institution of Mechanical Engineers and have a PhD in bubbles; Judge on BBC Robot Wars.

4 Jul 2019, 1:13