IoT・AIを利活用したヘルスモニタリング [単行本]

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IoT・AIを利活用したヘルスモニタリング [単行本]
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IoT・AIを利活用したヘルスモニタリング [単行本]

IoT・AI利活用編集委員会(編集)、芦澤　剛(著・文・その他)、網嶋　武(著・文・その他)、安藤　英幸(著・文・その他)、伊藤　一夫(著・文・その他)、稲垣　紀彰(著・文・その他)、碓井　隆(著・文・その他)、宇田川　隆博(著・文・その他)、遠藤　重紀(著・文・その他)、大島　正資(著・文・その他)、太田　博光(著・文・その他)、落合　勝博(著・文・その他)、川平　孝雄(著・文・その他)、客野　貴広(著・文・その他)、倉田　成人(著・文・その他)、倉田　昌典(著・文・その他)、黒川　悠(著・文・その他)、柴田　克彦(著・文・その他)、朱　麒融(著・文・その他)、鈴木　信弘(著・文・その他)、武井　亮平(著・文・その他)、土田　文哉(著・文・その他)、出口　祥啓(著・文・その他)、寺田　翼(著・文・その他)、Tran Thi Hong(著・文・その他)、中島　康彦(著・文・その他)、西土　隆幸(著・文・その他)、長谷川　翔一(著・文・その他)、林　雅之(著・文・その他)、Pham Hoai Luan(著・文・その他)、百嶋　徹(著・文・その他)、藤山　一成(著・文・その他)、本田　知己(著・文・その他)、Khodijah Kholish Rumayshah(著・文・その他)、水谷　義弘(著・文・その他)、矢尾　博信(著・文・その他)、八木　章好(著・文・その他)、柳町　真也(著・文・その他)、山下　崇博(著・文・その他)、萬谷　禎昭(著・文・その他)
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出版社：テクノシステム
販売開始日： 2020/02/27
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IoT・AIを利活用したヘルスモニタリング [単行本] の 商品概要

  • 目次

    第1章　ヘルスモニタリング技術の動向と今後の展望

    第1節　最新音響診断装置システムによる高精度・高効率なヘルスモニタリング
    1.　診断装置システムとは
    1.1　音響診断装置システム
    1.2　合成波形分離法
    2.　音響診断装置システムの実機への適用事例
    2.1　循環ポンプの転がり軸受音源同定結果
    2.2　循環ポンプの転がり軸受の合成波形分離とヘルスモニタリングの結果

    第２節　ヘルスモニタリングのためのビッグデータの活用とIoTの課題
    1.　CPSとDigital Twin
    2.　センサネットワークと構造ヘルスモニタリング
    3.　IoT，ビッグデータ，AIと構造ヘルスモニタリング
    4.　IoT自律型時刻同期センシングシステム
    5.　IoTとBIM/CIMのクラウド連携
    6.　まとめ

    第３節　ヘルスモニタリングの活用を支える「エッジコンピューティング」
    1.　注目を集める「エッジコンピューティング」
    2.　「エッジコンピューティング」とは何か
    3.　「エッジコンピューティング」の活用例
    4.　「エッジコンピューティング」の課題
    5.　「エッジコンピューティング」の今後の展望

    第４節　法面変位センシングシステムの開発
    1.　法面における変位計測
    2.　電波位相差を用いた法面変位センシング技術
    2.1　法面変位センシングシステムの概要
    2.2　電波位相差による変位センシングの原理
    3.　実証実験
    3.1　実験器材
    3.2　実験結果

    第５節　センサ端末時刻同期用小型低消費電力原子時計の研究開発
    1.　ヘルスモニタリングと時刻同期
    1.1　インフラモニタリングにおける時刻同期
    1.2　現状の時刻同期技術と課題
    2.　小型低消費電力原子時計の開発
    2.1　小型低消費電力タイプ原子時計の原理
    2.2　ULPACの開発目標仕様
    2.3　主な技術課題
    2.4　開発結果
    3.　将来の高度情報化社会での時刻同期の重要性

    第６節　ライフラインコアモニタリングシステムの研究開発
    1.　傾向管理の自動化
    2.　無線振動センサ端末
    2.1　鹿威し方式
    2.2　圧電MEMS
    2.2.1　振動発電センサ素子
    2.2.2　振動センサ素子
    2.2.3　パッケージング技術
    2.3　センサ端末
    3.　ネットワーク
    3.1　時刻同期の高精度化
    3.2　平滑化による衝突回避制御
    3.3　ネットワーク経路の自動最適化技術
    3.4　省電力化効果の検証
    4.　コアモニタリングシステム
    5.　実証実験
    5.1　振動センサ
    5.2　破壊試験

    第７節　イベントドリブン型AEセンサエッジ端末によるインフラヘルスモニタリング
    1.　IoTエッジコンピューティングデバイスの開発
    2.　AEエッジによるモニタリングシステム
    2.1　AEエッジ
    2.1.1　ハードウェア
    2.1.2　信号処理
    2.1.3　イベントドリブンアーキテクチャ
    3.　AEエッジ端末による橋梁AEモニタリング
    4.　AE法による橋梁の健全性評価手法
    5.　まとめ

    第８節　設備異常を早期発見するAI「インバリアント分析技術」
    1.　システム全体の挙動を把握
    2.　インバリアント分析技術について
    2.1　概要
    2.2　インバリアントモデルの構築
    2.3　いつもと違う状態の検知
    3.　想定ソリューション
    3.1　設備故障の予兆検知ソリューション
    3.2　保守点検プロセス効率化ソリューション
    4.　適用事例
    4.1　発電プラント
    4.2　石油プラント
    4.3　衛星・宇宙航空
    5.　製品紹介
    6.　まとめ

    第９節　エッジコンピューティング計算基盤の研究開発
    1.　粗粒度再構成可能アーキテクチャ（CGRA）の概要
    2.　エッジコンピューティング計算基盤
    3.　IMAXの基本構造と対応するメモリ参照
    4.　エッジコンピューティング向け課題の解決
    4.1　省面積化のための列方向マルチスレッディング
    4.2　起動オーバヘッド削減のための多重ループ一括実行と動的命令写像位置シフト機能
    4.3　メモリとしてのカスケード接続機能
    5.　アプリおよびコンパイラのマルチチップ対応
    6.　マルチチップ構成シミュレータ
    7.　FPGAによるマルチチッププロトタイプ
    8.　総合評価

    第１０節　非破壊検査（AE試験）へのAI適用
    1.　はじめに
    2.　AIの定義とAIの分類
    3.　アコースティック・エミッション（AE）試験
    3.1　AE試験とは
    3.2　実験方法
    3.3　実験結果
    4.　ニューラルネットワークの基礎
    4.1　ニューラルネットワークの概略
    4.2　畳み込みニューラルネットワーク の概略
    4.3　Neural Network Consoleについて
    5.　AE試験へのAI適用
    5.1　データの準備
    5.2　ネットワーク構造の構築
    5.3　学習の条件と結果
    5.4　独自フィルタを取り入れたニューラルネットワークの適用
    5.5　評価結果の比較
    6.　非破壊検査とAIに対する考察
    6.1　AIを導入する利点
    6.2　AIを導入する上で非破壊検査技術者がサポートすべき事項
    7.　まとめ

    第１１節　状態監視保全への機械学習の適用
    1.　機械学習
    2.　解析データの説明
    3.　解析方法
    3.1　機械学習
    3.2　PCA（主成分分析）
    3.3　ペアプロット図
    3.4　LOF（Local Outlier Factor）法
    4.　状態監視への適用
    4.1　使用するセンサの種類，個数，配置の決定
    4.2　使用するデータの前処理と使用する特徴量の検討
    4.3　異常検知への適用
    5.　まとめ

    第１２節　ブロックチェーン技術に基づく分散型健康記録管理システムの開発
    1.　ブロックチェーン（BC）技術
    2.　分散型健康記録管理（D-HRM）システムの開発
    2.1　D-HRMの課題
    （1） データの共有の困難性
    （2） データのセキュリティ
    2.2　D-HRM研究の目的
    （1） 自動操作
    （2） データ共有性
    （3） 高度セキュリティ
    （4） データの所有者は患者
    2.3　研究方法
    3.　D-HRMシステムの操作プロトコル
    3.1　システムの概要
    3.2　システム操作プロトコル
    3.3 　AES-RSA二重暗号化
    4.　D-HRMシステムの実装
    5. 　D-HRMシステムの評価
    5.1　システムの機能評価
    （1） 自動操作
    （2） データ共有性
    （3） 高度セキュリティ
    （4） データの所有者は患者
    5.2　システム運用コストの評価

    第１３節　AI・IoTの利活用の在り方米メジャーリーグの「データ革命」に学ぶ
    1.　AIを活用した未来社会の在り方を決めるのは人間自身
    2.　米メジャーリーグの「データ革命」の概要
    2.1　IoTに基づくデータ革命は選手の意識を変えた
    2.1.1　スタットキャストの導入を契機としたデータ革命
    2.1.2　選手の意識改革につながったデータ革命
    2.2　フライボール革命～従来のセオリーを覆す打撃理論の台頭
    2.2.1　バレルゾーンの導出・発見
    2.2.2　バッターの潜在能力を引き出し能力を拡張させたフライボール革命
    2.3　イチロー引退会見に学ぶ
    3.　MLBのデータ革命から得られるインプリケーション
    3.1　理念・原理原則・目的の在り方
    3.1.1　AI・IoTは人間の潜在能力を引き出し能力を拡張させるために利活用すべき
    3.1.2　AI・IoTの利活用により国の産業競争力の抜本的底上げを図るべき
    3.1.3　AI・IoTの利活用の目的はイノベーション創出を通じた社会的価値の創出にこそあるべき
    3.2　人材・組織の在り方
    3.2.1　データ利活用を自分事として捉え業務に活かす創意工夫を凝らす努力が不可欠
    3.2.2　AI・IoTによる分析結果を鵜呑みにせずに吟味して施策・戦略に落とし込むべき
    3.2.3　組織を挙げた意識改革によるデータ利活用と改革を牽引するキーパーソンの存在が重要
    3.2.4　データ革命による競争ルールの抜本的変化に対応する組織の柔軟性が必要
    3.2.5　データ分析から導かれた戦略の最適解は変化し得ることに留意すべき
    3.2.6　従来のセオリーと異なり得るAIの分析結果にはデザイン思考で臨むべき
    3.3　協調領域と競争領域の切り分けの重要性
    3.3.1　切磋琢磨すべき本来の競争領域はイノベーションによる社会的価値創出であるべき
    3.3.2　データの協調領域と競争領域の切り分けが重要
    3.3.3　データを競争領域とする自動運転でも世界展開を図るならデータ共有の選択肢も
    3.3.4　競争領域と捉えられることが多い工場稼働データでも一部で「つながる工場」の実現に向けて共有化の動きも
    3.3.5　データの共有と占有を切り分ける最適な判断・意思決定が重要
    3.3.6　重篤な疾病の診断，老朽化した社会インフラや工場設備の点検・診断など社会的要請の高い分野ではデータの共有・共用を急ぐべき
    3.4　ITインフラの見極め・選択の重要性
    3.4.1　事業特性や財務状況に応じたクラウドとオンプレミスの合理的な選択が必要
    3.4.2　クラウドコンピューティングとエッジコンピューティングの役割分担が重要
    3.4.3　シェアードサービスとしてのIT戦略がITシステムの選択など経営の意思決定を支えるべき
    4.　自動運転とAIのフレーム問題
    4.1　AIのフレーム問題と社会実装
    4.1.1　AIのフレーム問題とは
    4.1.2　AIの社会実装には「限定された閉じた世界」を作る人間の役割が極めて重要
    4.2　AIのフレーム問題から見た自動運転の技術的課題の考察
    4.2.1　大変革の時代に入る自動車産業と自動運転
    4.2.2　AIのフレーム問題の影響が大きい自動運転の社会実装の難しさ
    （1） 市街地・都市部の一般道がフレーム問題の影響を最も受けやすい
    （2） 無限の交通シーンの再現・学習＝完璧なアルゴリズムの作成の難しさ
    4.2.3　自動運転の社会実装におけるAIのフレーム問題への対処
    （1） 狭いODD（限定領域）での実用化の先行
    （2） 狭いODD（限定領域）の具体例
    ①過疎地などの地方エリアでの低速走行
    ②高速道路での走行
    ③都市部・市街地の一般道の優先・専用レーンでの走行
    ④先進的スマートシティでの先行的な社会実装
    4.2.4　狭いODD（限定領域）での完全自動運転へシフトする米国の主要企業
    4.2.5　完全自動運転システムと運転支援システムの「二刀流」に挑むトヨタ自動車
    （1） 運転支援システム「ガーディアン」と完全自動運転システム「ショーファー」の同時並行開発
    （2） 「ショーファー」の開発によりレベル5という究極の目標に果敢にチャレンジ
    （3） 運転支援システム「ガーディアン」の開発に同時並行で取り組む背景
    4.2.6　自動運転の社会実装における世界展開の視点
    4.2.7　AIのフレーム問題の視点から見た自動運転に関わる考察のまとめ
    4.3　AIの社会実装の在り方へのインプリケーション
    5.　「日本発のデータ共有・共用モデル」を示せ！

    第2章　プラント・構造物のヘルスモニタリング事例

    第1節　インフラ構造物を対象にした測定システム・装置の紹介
    1.　インフラ構造物モニタリングシステムの紹介
    1.1　目視点検の現状
    1.2　無線計測システム
    1.2.1　FBGセンサの優位性
    1.2.2　計測系機器の検討
    1.2.3　通信系機器の検討
    1.2.4　無線計測システムの構成
    1.2.5　装置の消費電力の改善
    1.3　無線計測システムの実証試験
    1.4　橋梁支承への適用
    2.　AI機能を搭載した携帯型渦流探傷装置の紹介
    2.1　表面き裂検査方法の現状
    2.2　本検査装置の機能
    2.3　本検査装置による探傷例
    2.4　AI判定機能
    2.5　AI判定結果

    第２節　最先端レーザ応用計測技術の各種プラント，プロセス
    1.　レーザ応用計測技術の進展
    2.　レーザ誘起ブレークダウン分光法（LIBS）
    2.1　原理
    2.2　応用展開例
    3．CT波長可変半導体レーザ吸収法（CT-TDLAS）
    3.1　原理
    3.2　応用展開例
    4.　レーザ応用計測技術におけるAI活用

    第３節　道路構造物ひび割れモニタリングシステムの研究開発への適用
    1.　ひび割れ自動検出システムの開発の背景
    2.　開発技術の概要
    2.1　ひび割れ自動検出
    2.2　教師データ
    2.2.1　発生原因別ひび割れ画像の取得
    2.2.2　教師データの作成
    2.3　パノラマ合成
    2.4　経年変化比較のための定量化
    3.　開発技術を用いた点検ワークフロー
    4.　まとめ

    第４節　フレキシブル面パターンセンサによる橋梁センシングシステムの開発
    1.　フレキシブル面パターンセンサのコンセプト
    2.　フレキシブル面パターンセンサの開発
    2.1　極薄圧電MEMSひずみセンサアレイの開発
    2.1.1　極薄圧電MEMSセンサの作製
    2.1.2　極薄圧電MEMSひずみセンサの転写・配線プロセスの開発
    2.1.3　極薄圧電MEMSひずみセンサの基本特性
    2.1.4　耐候性保護層・ひずみセンサシート・粘接着シート一体化作製プロセスの開発
    2.1.5　模擬き裂入り試験体によるひずみ分布異常発生の測定
    2.2　印刷ひずみセンサアレイの開発
    2.2.1　印刷ひずみセンサ用材料の選定
    2.2.2　グラファイトペーストの選定
    2.2.3　印刷グラファイトひずみセンサアレイシートの作製プロセス
    2.2.4　光焼成によるセンサ作製の改善
    2.2.5　センサ形状の検討
    2.2.6　フルブリッジ構造による温度ドリフトの低減
    2.2.7　フルブリッジ印刷ひずみセンサ感度の方位依存性
    2.2.8　印刷グラファイトひずみセンサアレイの作製と評価
    2.2.9　金属板の破断試験におけるひずみ分布評価
    2.2.10　実証試験用ひずみセンサアレイの製造
    3.　まとめ

    第５節　道路付帯構造物モニタリングシステムの開発
    1.　モニタリングシステムの開発の背景
    2.　MEMSセンサデバイスの開発
    2.1　傾斜と振動を測定する
    2.2　MEMSセンサユニット構造
    3.　傾斜マルチセンサ端末の開発
    3.1　傾斜マルチセンサ端末の目標仕様
    3.2　傾斜マルチセンサ端末の評価結果
    4.　傾斜マルチセンサシステムの開発
    5.　先行フィールド試験による情報板の挙動計測
    6.　まとめ

    第６節　構造ヘルスモニタリングに必要な振動計の性能について
    1.　これまでの構造ヘルスモニタリングについて
    2.　低コスト化と普及の壁
    3.　東日本大震災以降の構造ヘルスモニタリング
    4.　長周期地震動対応構造ヘルスモニタリングユニットの開発
    5.　標準化への取り組み
    6.　まとめ

    第3章　機械・設備のヘルスモニタリング事例

    第１節　タービン機器の損傷情報とヘルスモニタリング
    1.　タービン機器におけるヘルスモニタリング
    2.　損傷事象のカテゴリー
    3.　蒸気タービンにおける損傷
    4.　蒸気ター

  • 内容紹介

    膨大なIoTセンサデータをいかに効率よく、実用に即して可視化し、機械学習するか？　設備、機械、構造物保守点検・非破壊検査分野へのIoT設置、AIシステムの適用事例を収集して解説。

  • 著者について

    芦澤　剛 (アシザワ　タケシ)
    東京工業大学　工学院　機械系　機械コース

    網嶋　武 (アミシマ　タケシ)
    三菱電機株式会社　情報技術総合研究所

    安藤　英幸 (アンドウ　ヒデユキ)
    株式会社MTI　船舶物流技術部門　部門長　博士（工学）

    伊藤　一夫 (イトウ　カズオ)
    愛知機械工業株式会社　技術部

    稲垣　紀彰 (イナガキ　ノリアキ)
    東京工業大学　工学院　機械系　機械コース

    碓井　隆 (ウスイ　タカシ)
    株式会社東芝　研究開発本部　研究開発センター　主任研究員

    宇田川　隆博 (ウダガワ　タカヒロ)
    ビュルケルトジャパン株式会社

    遠藤　重紀 (エンドウ　シゲノリ)
    首都高技術株式会社　構造管理部　東京西管理課

    大島　正資 (オオシマ　タダシ)
    三菱電機株式会社　情報技術総合研究所　研究員

    太田　博光 (オオタ　ヒロミツ)
    水産大学校　海洋機械工学科　海洋機械学講座　教授　博士（工学）

    落合　勝博 (オチアイ　カツヒロ)
    日本電気株式会社　AI・アナリティクス事業部　データサイエンス部　シニアエキスパート

    川平　孝雄 (カワヒラ　タカオ)
    IMV株式会社　MES事業本部　計測事業部　開発課　上席研究員

    客野　貴広 (キャクノ　タカヒロ)
    ヤンマーエネルギーシステム株式会社　東京支社　エンジニアリング部

    倉田　成人 (クラタ　ナリト)
    筑波技術大学　産業技術学部　教授　博士（工学）

    倉田　昌典 (クラタ　マサノリ)
    高砂熱学工業株式会社　事業革新本部　執行役員　特命担当　技術士（衛生工学部門）

    黒川　悠 (クロカワ　ユウ)
    東京工業大学　工学院　機械系　助教　博士（工学）

    柴田　克彦 (シバタ　カツヒコ)
    高砂熱学工業株式会社　博士（工学）

    朱　麒融 (シュ)
    東京工業大学　工学院　機械系　機械コース

    鈴木　信弘 (スズキ　ノブヒロ)
    三菱電機株式会社　情報技術総合研究所

    武井　亮平 (タケイ　リョウヘイ)
    国立研究開発法人産業技術総合研究所　集積マイクロシステム研究センター　光マイクロナノシステム研究チーム　主任研究員　博士（工学）

    土田　文哉 (ツチダ　フミヤ)
    東京工業大学　工学院　機械系　機械コース

    出口　祥啓 (デグチ　ヨシヒロ)
    徳島大学　大学院社会産業理工学研究部　理工学域　機械科学系　教授　工学博士，弁理士，技術士

    寺田　翼 (テラダ　ツバサ)
    三菱電機株式会社　情報技術総合研究

    Tran Thi Hong (トラン　ティ　ホン)
    奈良先端科学技術大学院大学　先端科学技術研究科　情報科学領域
    助教　博士（情報工学）

    中島　康彦 (ナカシマ　ヤスヒコ)
    奈良先端科学技術大学院大学　先端科学技術研究科　情報科学領域　教授　博士（工学）

    西土　隆幸 (ニシド　タカユキ)
    株式会社IHI 検査計測　研究開発センター　センター長　博士（工学），技術士（建設部門）

    長谷川　翔一 (ハセガワ　ショウイチ)
    全日本空輸株式会社　整備センター　機体事業室　機体技術部）

    林　雅之 (ハヤシ　マサユキ)
    NTTコミュニケーションズ株式会社　エバンジェリス

    Pham Hoai Luan (ハム　)
    奈良先端科学技術大学院大学　先端科学技術研究科　情報科学領域

    百嶋　徹 (ヒャクシマ　トオル)
    株式会社ニッセイ基礎研究所　社会研究部　上席研究員

    藤山　一成 (フジヤマ　カズナリ)
    名城大学　理工学部　機械工学科　教授　博士（工学），技術士（機械部門，総合技術監理部門）

    本田　知己 (ホンダ　トモミ)
    福井大学　学術研究院工学系部門　工学領域　機械工学講座　教授　博士（工学）

    Khodijah Kholish Rumayshah (コーディヤ)
    東京工業大学　工学院　機械系　機械コース　（バンドン工科大学）

    水谷　義弘 (ミズタニ　ヨシヒロ)
    東京工業大学　工学院　機械系　准教授　博士（工学）

    矢尾　博信 (ヤオ　ヒロノブ)
    富士電機株式会社　技術開発本部　先端技術研究所　エネルギー技術研究センター　センシング技術研究部　主席

    八木　章好 (ヤギ　アキヨシ)
    三菱電機株式会社　情報技術総合研究所

    柳町　真也 (ヤナギマチ　シンヤ)
    国立研究開発法人産業技術総合研究所　計量標準総合センター　物理計測標準研究部門　高周波標準研究グループ　主任研究員　博士（理学）

    山下　崇博 (ヤマシタ　タカヒロ)
    国立研究開発法人産業技術総合研究所　センシングシステム研究センター　ハイブリッドセンシングデバイス研究チーム　主任研究員

    萬谷　禎昭 (ヨロヅヤ　トモアキ)
    三菱電機株式会社　情報技術総合研究所

IoT・AIを利活用したヘルスモニタリング [単行本] の商品スペック

商品仕様
出版社名：テクノシステム
著者名：IoT・AI利活用編集委員会（編集）／芦澤　剛（著・文・その他）／網嶋　武（著・文・その他）／安藤　英幸（著・文・その他）／伊藤　一夫（著・文・その他）／稲垣　紀彰（著・文・その他）／碓井　隆（著・文・その他）／宇田川　隆博（著・文・その他）／遠藤　重紀（著・文・その他）／大島　正資（著・文・その他）／太田　博光（著・文・その他）／落合　勝博（著・文・その他）／川平　孝雄（著・文・その他）／客野　貴広（著・文・その他）／倉田　成人（著・文・その他）／倉田　昌典（著・文・その他）／黒川　悠（著・文・その他）／柴田　克彦（著・文・その他）／朱　麒融（著・文・その他）／鈴木　信弘（著・文・その他）／武井　亮平（著・文・その他）／土田　文哉（著・文・その他）／出口　祥啓（著・文・その他）／寺田　翼（著・文・その他）／Tran Thi Hong（著・文・その他）／中島　康彦（著・文・その他）／西土　隆幸（著・文・その他）／長谷川　翔一（著・文・その他）／林　雅之（著・文・その他）／Pham Hoai Luan（著・文・その他）／百嶋　徹（著・文・その他）／藤山　一成（著・文・その他）／本田　知己（著・文・その他）／Khodijah Kholish Rumayshah（著・文・その他）／水谷　義弘（著・文・その他）／矢尾　博信（著・文・その他）／八木　章好（著・文・その他）／柳町　真也（著・文・その他）／山下　崇博（著・文・その他）／萬谷　禎昭（著・文・その他）
発行年月日：2020/02/27
ISBN-13：9784924728851
判型：B5
対象：専門
発行形態：単行本
内容：工学・工業総記
言語：日本語
ページ数：360ページ
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