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非整備環境におけるセンシングとＡＩ技術調査専門委員会

周囲や環境の条件が大幅に変動するコントロールが難しい状況下でのセンシング事例と，多様な雑音を含むセンシングデータからAIによる認識技術を使い課題解決に取り組んでいる事例を幅広く調査します。

委員長挨拶

　『非整備環境における』という一見奇異なフレーズを冠して、人がコントロールすることのできない、本当の意味での実世界から情報を抽出し、解析し、そして利活用するための手法について地道にかつ徹底的に関わっています。最近はIoT技術の進展により，様々なセンシング情報を大量に獲得することができるようになって，これら大量データを如何に活用するかが極めて重要な課題となっています．

　本調査専門委員会は，これらに関連する研究者・技術者の自由な意見交換の場を提供し，各種センシング分野の技術水準を更に高めることを重要なミッションと考えております。皆様のご理解とご支援、ご参画を切にお願いいたします。

第3代委員長
谷口倫一郎(九州大学)

沿革

　本委員会の設立は、香川大学 秦清治 名誉教授による「地方を連携させる基盤の上に委員会を構築しよう」との発想に始まり、故高木幹雄先生(東大名誉教授、芝浦工大教授)にこれを強力にリードしていただいて発足しました。電気学会電子・情報・システム部門(C部門)情報処理技術委員会のMV(旧マシンビジョン，現マッシブ・ビジョン)調査専門委員会との強い連携により、FCV(Korea-Japan Joint Workshop on Frontiers of Computer Vision)、QCAV(International Conference on Quality Control by Artificial Vision)などの国際会議を地道に支え続け、今日まで発展してきました。


目的

　前進の「非整備環境現場に駆動されたパターン認識技術の応用協同研究委員会」で２年間に約170件の講演を実施し、エネルギー産業、自動車産業、製造産業、医療福祉・サービス産業、農林水産業など、ほぼ全ての産業でカメラなどを用いたセンシングとパターン認識などのAI技術の活用が進んでいることを示した。その一連の調査を通して、十分な条件整備ができていない実環境下でセンシングした、雑音を含むデータをAIで解析して目的の成果を得るには、依然として特別な創意工夫が必要な状況であることも分かった。現在、非整備環境下でのセンシング技術やデータの収集管理ならびにAIによる解析技術、さらには解析結果を分かりやすく利用者へ伝えるインタフェース技術はいずれも開発途上にある。そこで、次世代の産業応用を見据え、非整備環境におけるセンシングとAI技術の研究成果や産業応用事例を調査し、その調査結果をまとめ本分野の発展に寄与する。

調査期間：2018年06月〜2021年05月（3年間）
委員長：谷口　倫一郎（九州大学）
幹　事：林　純一郎（香川大学）
幹　事：門馬　英一郎（日本大学）
幹事補佐：庭川　誠（明電舎）


背景および内外機関における調査活動

　先に実施した「非整備環境現場に駆動されたパターン認識技術の応用協同研究委員会」で、屋外などの十分な条件整備が出来ない環境や現場で利用できるセンシング技術やAI技術、人間の視覚や感性を解析する技術などを幅広く調査し、研究会や国際会議で合計約170件の講演を実施した。その調査の結果、IoTを用いたセンシングやAIによるパターン認識技術が様々な産業で研究開発が進み始め、日常の仕事や生活に大きな変化を与える可能性があることが分かった。しかし一方、環境をコントロールすることが難しい産業の実現場で、IoTによるセンシングとAIによる認識技術を活用するには、未だ特別な創意工夫が必要な状況である。

　電気学会 産業応用部門（D部門）では「IoT時代を指向するBACSの構築協同研究委員」(2017/10〜2019/9)、「IoTプラットフォーム上の制御技術に関する調査専門委員会」（2017/12〜2019/11）、「鉄道車両のICTに関する調査専門委員会」(2017/10〜2019/9)、「診断・監視の基盤技術とその応用に関する協同研究委員会」(2017 /6〜2019/5）、センサ・マイクロマシン部門（E部門）では「水センシングに関わる調査専門委員会」（2016/4/1 2019/3/31）、「ケミカルセンサIoT技術に関わる調査専門委員会」（2017/7〜2020/6）等で、対象をある程度限定したセンシング技術の調査が進められている。一方、電子・情報・システム部門（C部門）では「実社会システムの高度なAI 化を目指した機械学習技術応用協同研究委員会 」（2017/4〜2019/3）、「エネルギー分野に関わるビッグデータならびにその利用技術調査専門委員会」（2014/10〜2017/9）、「データによる新社会創造技術協同研究委員会」（2017/1〜2018/12）で、整備された環境下で取得したビックデータを機械学習などのAI技術で解析する研究調査が進められている。

　一方、本調査専門委員会では、センシングを実現するうえでも課題が存在する非整備環境，すなわち，周囲や環境の条件が大幅に変動し，それらをコントロールすることが難しい状況の下で、多様な雑音を多く含むデータに対し、AIによる認識技術を使い課題に向き合っている事例を幅広く調査する。


調査検討事項

本調査専門委員会では、先行の協同研究委員会で実施した非整備環境下で動作するセンシングやAI技術の調査を継続し、
それらの産業応用事例を調査するとともに次世代産業システムの方向性を検討する。

(1) 非整備環境へ適用可能なカメラなどの各種センシングに関する最新技術とその産業応用事例
(2) センシングで得られるビックデータの収集管理技術と最新の産業応用事例
(3) 画像解析やパターン認識などによるビックデータ解析技術とその産業応用事例
(4) 非整備環境下で、人とセンサの協調により可能となるセンシングとAI技術の新たな研究の方向性


予想される効果

(1) 産学官研究者の間で最新のセンシングやAI技術の共有ができ，共同研究への展開が期待される。
(2) 委員会および研究会で，産業現場における非整備環境での課題紹介を促し，これに対する方策を研究者間で
　　議論することで，課題解決に向けた新たな方向性を示すことができる。
(3) 非整備環境で動作する新たなセンシングとAI技術の最新事例や研究の方向性を調査結果として示すことができる。
(4) 研究会において、非整備環境下でのセンシングやAI技術研究の方向性を示し，論文執筆の活性化を促すとともに、
　　その成果をまとめた技術報告書を作成し社会の進歩に貢献する。


過去の活動報告
非整備環境現場に駆動されたパターン認識技術の応用協同研究委員会(2016.03−2018.07)