居住者の嗜好を少ないインタラクションで推定するスマートホームシステム

• Item type: Symposium(1)
• 公開日: 2020-06-17
• タイトル: 居住者の嗜好を少ないインタラクションで推定するスマートホームシステム
• 言語: jpn
• キーワード / 主題Scheme: Other
• キーワード / 主題: Internet of Things
• 資源タイプ / 資源タイプ識別子: http://purl.org/coar/resource_type/c_5794
• 資源タイプ: conference paper
• 著者所属: 大阪大学大学院情報科学研究科
• 著者所属: 大阪大学大学院情報科学研究科
• 著者所属: 大阪大学大学院情報科学研究科
• 著者所属: 大阪大学大学院情報科学研究科
• 著者所属: 大阪大学大学院情報科学研究科
• 著者名: 辰巳, 公太; エルデーイ, ヴィクトル; 水本, 旭洋; 山口, 弘純; 東野, 輝夫
• 論文抄録 / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録 / 内容記述: 空調や照明といった環境制御において，スマートホームシステムが居住者の嗜好を理解するためには，制御を行った時刻や位置，感情や気分，同居者の存在など様々な周辺コンテキストに影響される居住者の嗜好をシステム側が獲得・理解し，サービス提供のタイミングや制御方法に反映させることが望ましい．そのためには，制御とそれに対する居住者の反応（フィードバック）を取得し，強化学習等でシステムを居住者に適応させることが考えられる．しかし，居住者のフィードバックを能動的に取得する場合に生じるシステムとのインタラクションはなるべく効率的かつ居住者に負担のない形で行う必要がある．環境制御を学習すると同時に，インタラクションのベストタイミングや内容も最適化できるシステムの実現が望まれる．本研究では，環境制御に対する居住者の嗜好を強化学習により理解するシステムにおいて，嗜好; の獲得のためにシステムが行なう能動的なインタラクションに対する居住者の嗜好も同時に学習する手法を提案する．提案手法では，環境制御に対する嗜好をスマートスピーカーやスマートフォンのようなインタフェースを介した質問に対するフィードバックで獲得し，それを報酬とした強化学習を行う．その際，フィードバック獲得のためのインタラクションのタイミングや内容に対するフィードバックも同時に獲得し，次の制御において質問をするか否かの振舞いを決定する．この目的のため，Q 学習に基づくインタラクション制御機能を有したシステムアーキテクチャを設計している．同システムを実装したシミュレータを用いた簡易実験を行った結果，学習達成度 80% 以上達成した時に，大幅なインタラクション回数の削減に成功した．
• 書誌情報: マルチメディア，分散協調とモバイルシンポジウム2147論文集; 巻 2020, p. 875-881, 発行日 2020-06-17
• 出版者 / 言語: ja
• 出版者: 情報処理学会