AIを活用した水道使用量からの社会的価値の高いビッグデータ創出

利用人工智能从用水中创建具有高社会价值的大数据

• 批准号: 22K19827
• 负责人: 大瀧 友里奈
• 金额: $ 4.16万
• 依托单位: Hitotsubashi University
• 依托单位国家: 日本
• 项目类别: Grant-in-Aid for Challenging Research (Exploratory)
• 财政年份: 2022
• 资助国家: 日本
• 起止时间: 2022-06-30 至 2024-03-31
• 项目状态: 已结题
• 来源: https://kaken.nii.ac.jp/grant/KAKENHI-PROJECT-22K19827/
• 关键词: AI; 水道使用量; ビッグデータ; ディスアグリゲーション; データ利活用; 行動別水使用量

本研究では、AIを活用し、リアルタイムに近い形で、家庭での全水道使用量を行動別水使用量に分解する（以下、ディスアグリゲーションとする）技術を開発し、生活者の行動（入浴、炊事、トイレ等）を把握することができるビッグデータを創出することを目的としている。現在の日本での水使用量の把握方法はアナログ的であり、水道使用量は1-2か月に一度、検針員がメータを確認することで把握されているため、1-2ヶ月の累積データのみが収集されている。また、水道スマートメータの導入が検討されているが、実証段階にとどまっている。アメリカでは近年、水道配管の外に簡易に設置でき、秒単位の瞬時流量が計測できる機器が開発されるなど、リアルタイムに近い形で各家庭の水道使用量が把握できるハードウェアが導入されつつあるが、配管口径や素材が異なるため、日本でそのまま使用することが難しい。そのため、水道メータの動きをビデオカメラで撮影し、そこから1秒毎の水使用量を把握する装置とソフトを開発した。しかし、1秒毎の水使用量だとバッテリーの問題から1日強のデータ測定しかできないという問題が生じたため、将来的な活用を見据えて、使用量の計測頻度を大きくし、計測期間を長くする装置とソフトの開発にも取り組んだ。機械学習によるディスアグリゲーション手法の開発については、電力量の時系列データから用途毎の波形に分解する問題に対するソリューションとしてAAAI(Association for the Advancement of Artificial Intelligence)2018から提案されている手法、seq2point [CMZ+18]を水使用量データに活用する可能性について検討し、一定の成果を得ることができた。

This study aims to develop technologies for the use of AI and the breakdown of household water use in the whole waterway and in the activities of the individual (bathing, cooking, cooking, etc.). At present, Japan's water consumption control method is to determine the amount of water consumption, the amount of water consumption is 1-2 months, the cumulative amount of water consumption is 1-2 months. This is the first time that a person has ever been involved in a project. In recent years, it has been difficult to measure the instantaneous flow rate of water pipes in a single second by simply setting up the water pipes, and to grasp the water usage of each household in the near future. The water quality of the water supply system is very high, and the water consumption is very low. The problem of water consumption per second is that the problem of water consumption per second is that the problem of water consumption per second. The AAAI(Association for the Advancement of Artificial Intelligence)2018 proposal for the development of mechanical learning techniques, seq2point [CMZ+18], the possibility of water use, and the resolution of waveforms for various purposes of power generation.