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ココロの動き可視化し,AI(機械学習)へ反映させることでヒューマンエラーの予兆を検知

AI(機械学習)による人間の心理状態の認識から
ヒューマンエラー予兆の検知


   

ストレスと感情の発生要因を知り,生体信号や動作から作業者がミスを起こし易い状態をAI(機械学習)に学習・判断させ,生産現場のヒューマンエラー防止へと活用する

講師: 梶原祐輔
公立小松大学 生産システム科学部 准教授 博士(工学)
日時: 2019年12月12日(木) 10:00〜16:00
1日集中講座
受講料: 43,000円(消費税込)
(テキストおよび昼食を含みます。)
会場: 新技術開発センター研修室
東京都千代田区一番町17-2 一番町ビル3F
TEL 03(5276)9033
地下鉄半蔵門線 半蔵門駅徒歩2分
地下鉄有楽町線 麹町駅徒歩5分
(受講券に地図を添付いたします)
会場地図

※録音・録画はご遠慮下さい。


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●受講のおすすめ

本セミナーでは,まずストレスと感情の発生要因について述べ,これらを測定する方法について解説し,次に脈波から自律神経の乱れを表す指標の抽出方法と,自律神経の乱れを解析する方法について解説します。
続いて,自律神経の乱れをAI(機械学習)に学習させ,自動的に感情やストレスを分類する方法について解説し,感情やストレスを利用した応用システム例を紹介。生体信号とストレス,ココロの関係と,これらを利用したヒューマンエラーの予兆を検知させる仕組みについての理解を深めます。
本セミナーを受講することで,ウェアラブルバイタルセンサを用いたココロの可視化やAI(機械学習)を活用したインテリジェント製品の開発に役立ちます。


●セミナープログラム

1.ストレスと感情の理論
(1)ストレッサーの種類
(2)労働意欲が高まる仕事,ストレスの溜まる仕事
(3)ストレスに対する防御機構
(4)ストレス反応と感情の変化
2.ストレスと感情の測定方法
(1)ストレスは脈波の周波数成分に表れる
(2)ラッセルの円環モデルによる感情測定
3.感情を推定する様々な方法
(1)アンケート・生体信号・行動
(2)感情は脈波に表れる
(3)認知負荷は行動に表れる
4.心理モデルの構築
(1)アンケートの実施
(2)アンケートに基づいた心理モデルの構築
5.脈波計・脈拍計とAI(機械学習)の応用事例
(1)生体信号と気象データを用いた近未来の快気分の予測
  ①ステップワイズ法による変数選択と回帰モデル
  ②気象データと快・不快気分の関係
  ③近未来の気分予測結果と予測因子
  ④気分の分布と遷移
6.加速度センサとAI(機械学習)の応用事例
(1)深層学習を活用したヒューマンエラー予兆の検知
  ①Working Rhythmの導出
  ②安全度による人工知能と作業者の協同
  ③ヒューマンエラー予兆の検知結果
(2)腰の動きに基づいた認知負荷の推定
  ①歩行の乱れの導出
  ②歩行の乱れと認知負荷の関係
  ③歩行者の認知負荷の推定精度
◎ 質疑応答

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