NextDrive聯齊科技與日本關東學院大學 - 中野幸夫教授共同簽署合作協議,雙方預計將以中野教授於電力觀測領域之研究成果為合作導向,並以NextDrive聯齊科技自主研發的物聯網閘道器Cube J作為硬體基礎,共同開發在老人照護領域的機器學習相關應用。
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合作開發機器學習應用,透過智能電表關注獨居老人生活狀況 |
中野幸夫 教授是日本關東學院大學理工學院 - 電力工程所指導教授,主要研究領域為智能電網、智能電錶應用及電力節約等,其在2016年發表的論文曾榮獲日本『電氣學會-電氣學術振興賞』殊榮。近年來,中野教授的研究領域主要聚焦在高齡獨居老人的觀測系統,希望借助『電力可視化』的具體應用,關注高齡化社會獨居老人照護問題。
根據 2017 年最新統計數據,日本 65 歲以上老年人口比例已達到 27.7%,創下歷史新高,老年人口總數更來到 3514 萬人。不斷老化的人口結構,也使中年族群負擔增加,鄉村青壯年人口必須外移尋找工作機會,卻也造成獨居老人問題日益嚴重,根據統計,每年約有 4 萬名獨居老人在無人察覺情況下『孤獨死』。
面對醫療進步所衍生的老人照護問題,關東學院大學中野幸夫 教授將其在電力分析的機器學習演算法研究,應用到了獨居老人生活觀測領域,此演算法主要透過觀測電流諧波變化,分析當前電力使用狀況,觀察獨居老人用電是否異常,或有不正常使用頻率,藉此及早發現潛在的危險因子,及時給予獨居老人適當的探訪和援助。目前,中野 教授已將此概念的簡易模型於東京荒川區,對 500 名獨居老人進行實驗示範,驗證系統執行可行性。
而NextDrive聯齊科技甫於日本上市的Cube J物聯網閘道器,內建符合日本通訊規範的Wi-SUN模組,可無線連接智能電表並使『電力可視化』,讓使用者可藉由專用APP觀測居家或店舖的電力使用狀況,藉此提升電力使用效率並達成節能的目標。除了硬體設備Cube J外,NextDrive聯齊科技於軟體、APP及雲端分析亦均為自有技術,因此,本次與中野教授之合作,期待能共同整併人工智能的機器學習演算法於Cube J中,並強化數據搜集後對老人用電模式的具體分析。
中野幸夫 教授近年於用電分析的研究成果斐然,其中,透過觀測諧波電流變化的演算法,推估即時的家用電器及電力使用狀況之研究,更發現可被廣泛使用於獨居老人的使用情境,例如,觀測居家是否有異常的電力使用頻率,或家用電器如廚房電燈、冷暖裝置是否長時間未被關閉,藉此及早給予獨居老人生活上的援助。而此演算法中,亦具備了機器學習的功能,透過數據的累積能使電器的分析資訊更加精確、即時,在現有合作計畫中,中野教授與NextDrive聯齊科技預計將此演算法導入Cube J物聯網閘道器,增加其未來的普及性並降低使用門檻。
由於Cube J為目前世界最小的物聯網閘道器,可透過Wi-SUN的無線通訊方式與智能電表連結,且已於日本市場開始販售,若將此電流觀測的演算法整併於Cube J,將可迅速的推廣至需求用戶的使用場景,並在原有的智能解決方案基礎下,大幅降低使用門檻。除此之外,搭配Cube J本已具有的『電力可視』、『溫濕感應精靈』、『動作感應精靈』及『健康照護』等週邊裝置,將可擴增智慧家庭及居家安全的相關應用。另外,NextDrive聯齊科技本次與中野教授合作另一重點項目為數據的搜集,由於此演算法將產生大量的電器及機器學習數據,NextDrive的雲端技術團隊將可在此合作中,提供大量數據儲存及雲端運算技術。
未來,在雙方技術完成整併並通過實驗測試後,此合作項目預計能搭配日本經產省的智能電表2024年全面普及方案,順利導入一般家庭用戶,更能有效解決日本潛在近600萬名獨居老人的安全漏洞,為日益迫切的高齡照護問題,提供實際可行的解決方案。