JP2020154785A - 予測方法、予測プログラムおよびモデル学習方法 - Google Patents
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Abstract
Description
図1は、実施例1にかかるシステムの全体構成例を示す図である。図1に示すように、このシステムは、クラウドサービスをユーザに提供する空調制御サーバ100と、空調制御対象の空間の一例である部屋1から3に設置される各装置と、外部サーバ群500とがネットワークNを介して相互に通信可能に接続される、クラウドサーバとエッジ端末とを連携させた空調制御システムである。なお、ネットワークNには、有線や無線を問わず、インターネットなどの各種通信網を採用することができる。
次に、図1に示した各装置の機能構成について説明する。図3は、実施例1にかかるシステムの機能構成を示す機能ブロック図である。なお、外部サーバ群500に含まれる気象サーバ、各部屋のセンサや空調機などは一般的な機能を有するので、詳細な説明は省略する。ここでは、空調制御サーバ100とエッジ端末10について説明する。
図3に示すように、空調制御サーバ100は、通信部101、記憶部102、制御部110を有する。通信部101は、他の装置の間の通信を制御する処理部であり、例えば通信インタフェースなどである。例えば、通信部101は、各部屋に設置される空調機、エッジ端末10、センサなどのデバイスから運転結果、空調制御情報、操作ログなどの各種データを受信し、エッジ端末10に空調制御のコマンドや情報を送信する。
図3に示すように、エッジ端末10は、通信部11、記憶部12、制御部20を有する。通信部11は、他の装置の間の通信を制御する処理部であり、例えば通信インタフェースなどである。例えば、通信部11は、空調制御サーバ100との間、空調機やセンサなど同じ空間内の他端末との間で、各種データの送受信を実行する。
続いて、図1に示すシステムにおける処理の流れを説明する。ここでは、空調制御サーバ100の処理と、エッジ端末10の処理について説明する。
図10は、空調制御サーバ100の処理の流れを示すフローチャートである。図10に示すように、ログ収集部111は、各エッジからログを収集して、センサ値DB103や操作ログDB104に格納する(S101)。
図11は、エッジ端末10の処理の流れを示すフローチャートである。図11に示すように、エッジ端末10が学習モデルを受信すると(S201:Yes)、ログ収集部21は、部屋内のセンサ等からログを収集して、センサ値DB13や操作ログDB14に格納する(S202)。
上述したように、エッジ側では、クラウド上の空調制御サーバ100上で構築された学習モデルを用いて、予測および空調制御を行うとともに、逐次に観測されるデータでオンライン学習を行ってモデルを微修正しつつ、学習モデルを利用する。そして、エッジ側での予測誤差が大きくなると、クラウド上の空調制御サーバ100で再学習を行う。このため、エッジ側で気象変化に即時対応することができるとともに、突然の寒波などの大きな気象変化時にはクラウドによって対応することができるので、処理性能の低いエッジ端末を用いても、レスポンス性が高い学習システムを構築することができ、予測精度の劣化を抑制することができる。
上記実施例では、会社などの部屋を一例として説明したが、これに限定されるものではない。例えば、電車や車などの車内、マシンルーム、飛行機の機内など様々な空間を対象とすることができる。
上記実施例では、学習データとして、室温、外気温、湿度を用いる例を説明したが、これに限定されるものではない。例えば、室温と外気温を学習データとしてユーザ操作を予測する学習モデル、5分間などの所定時間内の室温の変化と外気温の変化を学習データとしてユーザ操作を予測する学習モデルなどを学習することもできる。
上記実施例で説明したセンサ値の項目、数値などは、図示したものに限定されず、一般的なウェアラブル端末やセンサなどで収集可能な情報を用いることができる。また、予測間隔も、30分後や2時間後など任意に変更することができる。その場合、センサ値などの収集単位も任意の時間に変更する。また、学習データとして、センサ値と操作ログを使用する例を説明したが、これに限定されるものではなく、センサ値のみを使用することもできる。
上記実施例では、ユーザ操作を予測する学習モデルを構築する例を説明したが、これに限定されるものではなく、室温を予測する学習モデルを構築することもできる。この場合、30分後の室温などを目的変数とする。また、上記実施例では、交差エントロピー誤差を用いる例を説明したが、これに限定されるものではなく、二乗誤差などを用いることもできる。
上記文書中や図面中で示した処理手順、制御手順、具体的名称、各種のデータやパラメータを含む情報については、特記する場合を除いて任意に変更することができる。
上述した空調制御サーバ100とエッジ端末10とは同様のハードウェア構成を有するので、ここでは、コンピュータ300として説明する。図12は、ハードウェア構成例を説明する図である。図12に示すように、コンピュータ300は、通信装置300a、HDD(Hard Disk Drive)300b、メモリ300c、プロセッサ300dを有する。また、図12に示した各部は、バス等で相互に接続される。
11 通信部
12 記憶部
13 センサ値DB
14 操作ログDB
15 学習結果DB
20 制御部
21 ログ収集部
22 予測部
23 更新部
24 判定部
100 空調制御サーバ
101 通信部
102 記憶部
103 センサ値DB
104 操作ログDB
105 学習データDB
106 学習結果DB
110 制御部
111 ログ収集部
112 学習部
113 配信部
114 再学習部
Claims (6)
- コンピュータが、
電子機器のログに基づいて2以上のクラスに分類する分類モデルを受信し、
前記分類モデルが出力する予測値と時間毎に観測された実測値とを用いて予測誤差を算出し、
前記予測誤差がある状態を満たすように、前記分類モデルの逐次学習を実行し、
前記予測誤差の累積和が閾値以上の場合、前記分類モデルの配信元であるサーバ装置に、前記分類モデルの再学習を要求する
処理を実行することを特徴とする予測方法。 - 空調機の制御対象である空間内の温度および外気温から、ユーザが前記空調機を制御する操作内容を予測する前記分類モデルに、予測対象時間における前記空間内の温度および外気温を入力し、
前記分類モデルの予測値として、前記空調機の設定温度を上げる操作、設定温度を下げる操作、設定温度を維持する操作のいずれかを示す情報を取得し
取得された前記予測値に応じて、前記空調機を制御する処理を、前記コンピュータが実行することを特徴とする請求項1に記載の予測方法。 - 前記実行する処理は、前記予測値と前記実測値とが異なることにより前記予測誤差が発生した場合、前記予測値と前記実測値とを用いたオンライン勾配降下法により、前記分類モデルが有する重みを更新し、前記予測値と前記実測値とが一致することにより前記予測誤差が発生しない場合、前記分類モデルの逐次学習を抑制することを特徴とする請求項2に記載の予測方法。
- 前記算出する処理は、前記予測値と前記実測値とを用いた交差エントロピー誤差により、前記予測誤差を算出し、
前記要求する処理は、前記交差エントロピー誤差の累積和が閾値以上となった場合に、前記分類モデルの再学習を要求することを特徴とする請求項1から3のいずれか一つに記載の予測方法。 - コンピュータに、
電子機器のログに基づいて2以上のクラスに分類する分類モデルを受信し、
前記分類モデルが出力する予測値と時間毎に観測された実測値とを用いて予測誤差を算出し、
前記予測誤差がある状態を満たすように、前記分類モデルの逐次学習を実行し、
前記予測誤差の累積和が閾値以上の場合、前記分類モデルの配信元であるサーバ装置に、前記分類モデルの再学習を要求する
処理を実行させることを特徴とする予測プログラム。 - コンピュータが、
環境が異なる各空間に設置される各電子機器のログを収集し、
前記各電子機器のログから生成される学習データを用いて、2以上のクラスに分類する分類モデルを学習し、
学習済みの分類モデルを前記各空間に設置される各所定装置に配信し、
前記各所定装置のいずれかからの要求に応じて、前記分類モデルの再学習を実行し、
再学習済みの分類モデルを前記各所定装置に再配信する
処理を実行することを特徴とするモデル学習方法。
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