Study on Construction and Operation Method of Sustainable Condition Monitoring System for Decision Support

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本研究では，映像による繁殖牛の分娩監視を題材として，（WP-1）意思決定支援のための説明可能な状態監視モデリング，（WP-2）パターン認識システムの構築・運用において人を介在可能にする技術の開発，（WP-3）人の介在を活かした状態監視システムの早期運用と持続的な改善，について検討を行う．2022年度は，主に（WP-1）について検討を行った．具体的には，意思決定支援を目的とした状態監視技術を社会実装するための要件（説明可能性，少量データに対する頑健性，持続可能性）を満たす映像監視モデルの設計，および通知インタフェースの評価を行った．ここでは，畜産農家が映像から分娩の予兆を判断するプロセスを反映した提案モデリングが，学習データが少量の場合でも頑健に高い分娩予兆検知性能を達成し，end-to-end モデリングよりも有効であることを明らかにしている．また，分娩予兆と確信度，およびその判断根拠を畜産農家に通知するインタフェースを開発し，鹿児島県の畜産農家や畜産・繁殖の専門家を被験者とした思考発話法による評価により，ユーザにフィードバックする情報とその方法，および設計した分娩予兆検知モデルの説明可能性を明らかにしている．これらの成果の一部は，計測と制御・特集「農・林・畜・水産業に挑む画像センシング技術」やITUジャーナルなどの学術誌にて紹介されている．さらに，アノテーション結果の信頼性が担保されないクラウドソーシングを，状態監視システムの早期運用や持続的な改善に利用可能にする技術の開発（WP-2）として，アノテーション結果の信頼性が担保されるまで動的に発注を行う方式（動的タスク発注）や，得られた複数の回答を集約する方式を開発した．これらの成果の一部は，ビッグデータとクラウドソーシングに関する査読付き国際会議（HMData2022）にて報告されている．