時系列データは、リザバーコンピューティングで解く。

センサーシートの呼吸数・心拍数を時系列データを扱うには、時系列データを扱う仕組みがどうしても必要です。大学にいた頃から時系列データ処理の扱いにはずーと悩みを抱いてきた。時系列データ処理は、非常に根の深い問題を本質的に抱えている。

時系列データをラベル化するなどの応用には、リザーブコンピューティングが使えるかもしれない。

2019年2月小特集:
”リザバーコンピューティングの概念と最近の傾向 田中剛平”の紹介にあるように、階層型NNではない、再帰的NN(内部ノードの重みは固定が特徴、だから学習時間も抑制される)を使い、出力部だけに学習をさせる新しい学習方式である。

入力データを、リザーブしてあるノード上が有する非線形特性により、高次元の特徴空間に写像し、線形分離の可能性を高める。リザバー・ノードの重みは、最初から固定であり、逆誤差伝搬法のように修正の必要がない。しかも、リザーブノードの性質は、非線形の物理ダイナミクスを有することが分かってきたこともあり、そういう特性を持つデバイスがあれば計算に応用もできることから、光デバイスへの応用(格段の性能報告有)も進められている。

これは、ブレークスルーである。

2009年8月論文:(最初の提案論文は2004年らしい)
“Reservoir computing approaches to recurrent neural network training” MantasLukoševičius Herbert Jaeger

この方式の性能は、入力表現の構造、ノード数の構造とサイズ、学習アルゴ、そして出力表現(ラベル化)に依存して決まる。技術者には、対象とする問題・課題にマッチする能力が必要そうだ。

一番の利点は、少ない学習データで、学習できることに見える。これまでの深層学習は、大量に学習データを用意しなければならないのと、その訓練にも時間と計算パワーがかかってしまい、負担費用を事前に予測できない。

リザバーコンピューティングは、少ないサンプルデータが得られれば、高速に学習ができる。そして、リアルタイムデータを入力すれば、小型デバイスでも十分計算できることから、エッジ処理に向いていると思われる。深層学習同様に、専用チップが動作してくるだろう。

今後、実時間・空間から様々なIoTデータがクラウドにあがるが、これらのデータリソースもリザバーコンピューティングエンジンに処理させて、性能異常・状態のラベル化なども進んでいくと思われる。

本日ceatec2019でQuantum Core 社からお話を伺うことができ、久しぶりに、社会への実用応用性の高い技術に出会えた。

福島県の飯豊山に登ってきました

2019年の夏、仕事に趣味に元気に活動をしております。
今年の夏は、山登りに興じておりました。
水泳だけは、毎回2キロを泳ぎ切るよう日々トレーニングをしておりますが、どうも足元が弱っていると思い、【そうだ! 山登りだ!!】と、この1か月もの間、山に登って遊ぶという気持ちで、各方面に向かってきました。

1.高尾山ピストン 599m
2.陣馬山 857m から高尾山への尾根伝い歩き
3.丹沢山系 大山 1252m ピストン
4.福島県飯豊山 2105 切合小屋宿泊コース

飯豊山が中・上級コース、厳しかったですね。朝3時に郡山駅前集合、弥平七郎口から登山開始。登山道入り口の立て看板。

森林に入る場所にかけられた橋。この夏の冒険は、始まったばかり。

上から垂らされた鎖・ロープをよじ登り、足も動かなくなりはじめます。

11時前に三国小屋に到着して、軽食を外で取りつつ、本日宿泊予定の切合小屋に向かいます。


変わる山並みが本当に綺麗で、空気の新鮮さと、ほとばしる水のおいしさに身体自身が喜んでおります。

小屋を抜けて山の頂上に向かうのですが、その上げがなかなか辛かった。動きにくくなっている足の上、両サイドが崖というような危険な場所や、鎖だけを頼りに横伝いで岩場を這うようなところをくぐり抜ける必要があり、しかも寒いんです。風もとても強くて体感は10度以下ではなかったかと思います。


山のトップ、最後にこれほど気温が下がり、動けにくくなるとは予想がついておりませんで、わたしは本山小屋までとなりました。
そこから、切り返しを何度か経て、切合小屋まで戻ってきたのが、18時前でした。
なんといいましょう、2019年8月24日は、12時間もアップダウンしながら歩き続けたということになります。雪渓がたくさん残っています、美しすぎます。

今回このような厳しい山への呼びかけてくださいました、友人知人、そして手厚いサポートがなかったら、こんなにも心が満たされることはなかったかもしれません。

お仲間が良かったので、本当に救われました。
飯豊山の見守る役場の方、郡山役場にお勤めの方のサポートも感動しきりです。

皆さん地元を愛し、本当に、山を愛する方ばかりで、
この最終登山ができたのだと感謝ばかりの1日となりました。

2019年夏の良い想い出になりました。本当にありがとうございました。今週から、お仕事、ガンガンと行けそうな気がしております。

引き続き、よろしくお願いいたします。

NHKオンデマンドで再確認:あらためて寿命のわかる数値!?について

1月も20日過ぎました。明日プールがお休みなので、今日は2.5km泳いできました、気分はよいです。

1月9日ガッテン! 「新発見“寿命がわかる数値”!?1分間で寿命点検SP」が気になり、NHKオンデマンドで再視聴をしました。花巻市大迫(おおはさま)町の住民は、33年間1900人の血圧測定の結果をまとめた論文の紹介がありました。

Prognostic Value of Home Heart Rate for Cardiovascular Mortality in the General Population The Ohasama Study
Atsushi Hozawa, Takayoshi Ohkubo, Masahiro Kikuya, Takashi Ugajin, Junko Yamaguchi, Kei Asayama, Hirohito Metoki, Kaori Ohmori, Haruhisa Hoshi, Junichiro Hashimoto, Hiroshi Satoh, Ichiro Tsuji, and Yutaka Imai

血圧が正常の範囲内であっても、脈拍の早い方は、心血管系の死亡(突然死)リスクが高くなります。脈拍が、将来を予測する大事なマーカーと説明されました。(帝京大学大久保孝義教授 )

脈拍数61-64の方のリスク1.0として、65-69の方はリスク1.63倍、70-73回の方はリスク2.54倍とたいへん大きくなるそうです。論文には、『朝方の脈拍数が5上昇すると、突然死のリスクは17%上昇する』とあります。

高血圧が、心筋梗塞や脳卒中になりやすいというのは広く知られていると思いますが、『目が覚める・覚めた起床時、起きがけの心拍数』が、突然死のリスクに影響するようです。日中、変動する心拍数はまったく問題とならないようで、起床時の心拍数が寿命に影響するという事実は、はじめて知りました。

『安静時の脈拍数が高いことが問題』と説明されました。(東京医科歯科大 古川哲史教授)一般には、安静時の脈拍数は61-64の範囲内に収まっていることが一般的だそうです。脈拍数が高いままにすると、炎症物質が増え、病気のリスクを高めてしまうそうです。

安静時でも脈拍数を高いままにしている理由は、アドレナリンが副腎から出てしまうからのようで、ストレス・タバコ・酒・睡眠不足・運動不足・疲労によって、尿内のアドレナリン濃度が高めてしまうようです。

アドレナリンは必要が無い時には、このホルモンは抑えておいた方がよく、それがなぜか抑えきれない状態になってしまうみたいです。

安静時脈拍の測り方は、朝起きて1時間以内、トイレの後、朝食はとらない、座って姿勢よく、手は心臓の高さにして行うとのことです。

私どもでは、毎朝の安静時(起床前)脈拍数を自動で測定することを提供できそうです。
以下の図は、私の睡眠時の呼吸と心拍数の推移グラフです。下から2段目が、心拍数のグラフで、起床直前の心拍数は60以下まで落ち込んでいるようです。クラウドに対応しており、心拍数・呼吸数から睡眠の見える化ができています。多くの日本人の安静時心拍数も多くとらえていけたらと思っております。
NHKのガッテン、誰にでも分かりやすい健康番組をいつも提供くださり、ためになります。

新発見“寿命がわかる数値”!?1分間で寿命予測推定

今年、初のブログですので、多少なりとも中身のあることを紹介しようと思います。このタイトル、NHKガッテンが好きで毎回見ているのだが、タイトルをかなり被らせていただきました。
http://www9.nhk.or.jp/gatten/articles/20190109/index.html

ここ数年取り組んでいる話に近いので、ご紹介したいと思います。

下記の図、私の睡眠の可視化グラフです。
昨年10月4日の睡眠ですが、深夜0時に緊急速報が一斉に流れたときの睡眠の状態です。上から順に、寝ているときの、離床・体動・睡眠ステージ、ストレス指標・心拍数・呼吸数の数字を表しています。

特に朝方にかけて、私の心拍数は、70台から少しずつ下がり、50台まで少しずつさがっていることがわかります。

ガッテンで紹介されました『寿命が分かる数値とは、この起床直前の心拍数』だと紹介がなされました。安静時の脈拍数は、寿命と関係しています。

だいたい安静時心拍が60-64程度内であれば問題はないようです。
私自身の寝起きの脈拍は問題ではなさそうであるといえそうです。

寝ているときの心拍数をデータベース化できます。たくさんの方の起床時前心拍数を蓄えていくことで、寿命予測の可能性を示せるでしょうか。
(もちろん、簡単なことではないでしょうが、たくさんの方のデータを蓄える価値はありますね)

IoTだとか、ビッグデータとか、色々と世間では言われていますが、サービスに近いところで、マネタイズするモデルをきちんと提示できるかどうかが、イノベーションに近づく一歩であります。

この日本人のデータをしっかりと蓄えつつ、その分析を通して、新しい知見を提案したいと思います。

本年は、この新サービスをきちんと動かし、できることなら、何かしらスクリーニングする技術として、提示していきたいと思っているところです。

ご興味のある方は、私水野(hm@bbjpn.com)までご連絡ください。
今年は健康・医療分野の方とも、ご一緒したいと思っております。

そうはいいましても、すぐに大きなことができるわけでもありませんから、小さくコツコツ育てていけたらと思っております。

本年もよろしくお願いいたします。

稲門映像人・文化人ネットワークのお手伝い

昨日は、稲門 映像人・文化人ネットワークの立ち上げの基調講演と懇親会がありました。

私はどちらかというと通信業に身をおいてきたので、放送業という世界は、今回が初めてであります。今年に入り、理工学部の先輩かつSonyPCL元社長様にお声がけ頂き、この会のホームページ、集客のお手伝いをして来ました。この会を後押しするのは、放送業界でのさらに上の世代の先輩がたです。会設立にむけた世話人代表は、映像新聞社の信井会長です。

放送分野も、人との深いつながり、お付き合いで成り立っているなと理解しました。システムというと、技術をベースに語りはじめてしまいがちなのですが、
じつのところ、人と人とのコミュニケーションがとても大事だと改めて思った次第です。

基調講演は、全米NAB(エヌエイビー)のゴードンスミス会長のお話です。NABは、米国テレビ500社で構成する最大の放送事業者団体です。
電波のスペクトラムを、通信社側に開放をし、放送側はIPをベースに広帯域ネットワークを活用して、放送と通信の融合を進めることこそ、新しいビジネスモデルを生み出すとおっしゃていました。

4KをIPに載せる次世代規格ATSC3.0で、あらゆる端末に4K映像を送り届ける。
災害時の報道について繰り返し、震災前の情報を共有できるのは放送事業者の使命ともおっしゃっていた。放送はこれまでも広くもカバーするし、ローカル、1台にも対応すると。電波帯域を通信事業者に開放する政策や、ATSC3.0規格をいち早く推し進めるパワーは、さすがに迫力がありました。

その後のリーガロイアルの懇親会では、早稲田大学総長、演劇博物館館長、そして総務省情報流通局長、文化庁参事官より、ご挨拶がありました。
個人的に、嬉しかったのは、白井先生・前総長とお会いすることができたことです。
61号館にいた頃に、研究室がお隣で、少しだけ出入りしたことが思い出されました。

慶応と違って、これまでは早稲田は1匹で動くと言われることが多かったと思います。
変化の激しい時代において、逆に、群れる稲門、大いに結構ではないかと思いました。
実際、いまの稲門会の数は、1300を超えているそうです。
この分野の新しい稲門会が今後どのように発展していくか、楽しみしつつ、
微力ながらも、何かしらお手伝いができたらと思っています。

稲門会映像人・文化人ネットワークのフェイスブックページは、こちらになります。興味のあるかたは、どうぞ覗いてみてください。
https://www.facebook.com/groups/wvcnet/