居住者を追跡し、その好みに合わせて自律的に適応する自動化システムの開発は、スマートホームの将来に向けた重要な次のステップです。たとえば、部屋に入ると、システムがあなたの好みの温度に設定することができます。あるいは、ソファに座ると、システムがテレビをお気に入りのチャンネルに即座に切り替えることもできます。
しかし、住宅のシステムが居住者の室内での移動を認識できるようにすることは、より複雑な課題です。最近では、システムは、無線信号が人体に反射する様子を測定することで人の位置を特定するものが開発されています。しかし、これらのシステムでは個人を特定することはできません。他のシステムは人物を特定できますが、常にモバイル機器を携帯している場合に限られます。また、両方のシステムとも、弱くなったり、さまざまな構造物によって遮断されたりする可能性のある追跡信号に依存しています。
MITの研究者らは、モバイル機器を携帯していない場合でも居住者を識別できるシステムを開発し、完全自動化されたスマートホームに向けて一歩前進させました。「Duet」と呼ばれるこのシステムは、反射した無線信号を用いて個人の位置を特定します。さらに、近くにあるモバイル機器に信号を送り、最後にその機器を使用した人物と予測される移動経路に基づいて、個人の身元を予測するアルゴリズムも組み込まれています。また、信号が遮断される区域においても、誰が誰であるかを判別する論理的な仕組みを備えています。
「スマートホームは依然として、アプリからの明示的な入力や、Alexaに何かを指示することに基づいています。理想的には、住宅が私たちの行動にもっと即座に反応し、私たちに適応するようになってほしいのです」とDeepak Vasisht氏は語ります。同氏はMITのコンピュータサイエンス・人工知能研究所（CSAIL）の博士課程学生であり、先週のUbicompカンファレンスで発表された、本システムについて説明した論文の筆頭著者です。「スマートホームに位置認識と個人識別機能を持たせれば、これを自動的に行うことができます。住宅は、あなたが歩いていること、そしてどこを歩いているかを把握し、自ら更新することができるのです」
2週間にわたり、4人が住む2寝室のアパートと、9人がいるオフィスで実験を行ったところ、本システムは、それぞれ96パーセントおよび94パーセントの精度で個人を識別できることが示されました。これには、人々がスマートフォンを携帯していない場合や、遮断された区域にいる場合も含まれます。
しかし、このシステムは単なる目新しさにとどまるものではありません。Duetは、侵入者を認識したり、訪問者が住宅内の私的な区域に立ち入らないようにしたりするために使用できる可能性があります。さらにVasisht氏によれば、本システムは医療分野の用途向けに、行動分析に関する知見を収集することも可能だということです。たとえば、うつ病を抱える人は、その日の気分によって、動き回る量が増えたり減ったりすることがあります。こうした情報を時間をかけて収集すれば、経過観察や治療にとって有益となる可能性があります。
「行動研究では、人々が時間の経過とともにどのように移動し、どのように行動しているかが重要になります」とVasisht氏は語ります。「これらの問いはすべて、人々の位置情報や移動の状況に関する情報を得ることで答えることができるのです」
研究者らは、本システムが、Duetによって識別および追跡される対象者全員からの明示的な同意のもとで使用されることを想定しています。必要に応じて、利用者がDuetによる位置情報へのアクセスをいつでも許可または取り消せるアプリを開発することも可能だと、Vasisht氏は付け加えています。
本論文の共著者は次のとおりです。Dina Katabi氏（電気工学・コンピュータサイエンスのAndrew and Erna Viterbi教授）、CSAILの元研究者Anubhav Jain氏（’16年卒）、ならびにCSAILの博士課程学生Chen-Yu Hsu氏およびZachary Kabelac氏。
追跡と識別
Duetは、約1.5フィート四方の壁に設置される無線センサーです。寝室、キッチン、ベッド、リビングのソファなど、注釈付きの区域を含む間取り図を組み込んでいます。また、居住者のスマートフォンから識別タグを収集します。
本システムは、Vasisht氏、Katabi氏、および他の研究者によって構築された、デバイスベースの位置特定システムを基盤としています。このシステムは、デバイスからの無線信号の反射に基づき、数十センチメートル以内の範囲で個人を追跡します。中央ノードを使用して、信号が人のデバイスに到達し、戻ってくるまでの時間を計算することで、これを実現しています。実験では、本システムは2寝室のアパートとカフェの両方で、人々のいる場所を正確に特定することができました。
ただし、このシステムは人々がモバイル機器を携帯していることに依存していました。「しかし[Duet]を開発する中で、家庭では必ずしも携帯電話を持ち歩いていないことに気づきました」とVasisht氏は語ります。「ほとんどの人は、デバイスを机やテーブルに置いたまま、家の中を歩き回るのです」
研究者らは、デバイスベースの位置特定と、デバイスを使用しない追跡システムを組み合わせました。このシステムはWiTrackと呼ばれ、Katabi氏および他のCSAIL研究者によって開発されたもので、人体に反射する無線信号を測定することで人の位置を特定します。
Duetはスマートフォンの位置を特定し、その移動をデバイスを使用しない位置特定によって捉えられた個人の動きと関連付けます。両者が密接に相関した経路で移動している場合、本システムはデバイスと個人を組み合わせ、それにより当該個人の身元を把握します。
Duetが、デバイスから離れている人物の身元を確実に把握できるようにするため、研究者らは、使用時に携帯電話から受信される信号の電力プロファイルを捕捉するようにシステムを設計しました。このプロファイルは信号の向きによって変化し、その変化を個人の移動経路と対応づけることで、その人物を特定できます。たとえば、携帯電話が使用された後に置かれた場合、本システムは最初の電力プロファイルを捕捉します。次に、近くにいる移動中の人物が引き続きその携帯電話を持って経路を移動していた場合に、電力プロファイルがどのようになるかを推定します。変化する電力プロファイルが移動中の人物の経路と近く相関するほど、その人物が当該携帯電話を所有している可能性は高くなります。
論理的思考
最後に残された課題は、浴室のタイル、テレビ画面、鏡、さまざまな金属製の設備などの構造物によって、信号が遮断される可能性があることです。
これに対処するため、研究者らは確率的アルゴリズムを組み込み、位置特定に論理的推論を適用しました。そのために、各部屋の出入口、ベッドのそば、ソファの側面など、住宅内の特定の空間の出入りの境界を認識するようにシステムを設計しました。システムは任意の時点において、各境界内にいる各個人について、最も可能性の高い身元を認識します。その後、消去法によって、誰が誰であるかを推論します。
あるアパートに二人の居住者、AlishaとBetsyがいると仮定します。Duetは、それぞれのスマートフォンの動きと移動経路を対応づけることで、AlishaとBetsyがリビングルームに入ってくるのを検知します。その後、二人ともスマートフォンを充電するために近くのコーヒーテーブルに置きます。Betsyは昼寝をするために寝室に入り、Alishaはテレビを見るためにソファに残ります。Duetは、BetsyがベッドのエリアBに入り、退出していないことから、ベッドの上にいるはずだと推定します。しばらくして、AlishaとBetsyがたとえばキッチンに移動すると、信号が途切れます。Duetは、キッチンに二人いることは推測できますが、その身元は把握できません。しかし、Betsyがリビングルームに戻ってスマートフォンを手に取ると、システムは自動的にその人物をBetsyとして再識別します。消去法により、キッチンに残っているもう一人はAlishaであると判断されます。
「住宅には、システムが機能しない死角が存在します。しかし、論理的な枠組みがあるため、これらの推論を行うことができるのです」とVasisht氏は語ります。
「Duetは、異なるデバイスの位置を組み合わせて人間に関連付けるという、賢明なアプローチを採用しており、人間の位置を特定するためにデバイスを使用しない位置特定技術を活用しています」と、Microsoftの主任研究員で、本研究には関与していないRanveer Chandra氏は語ります。「住宅内のすべての居住者の位置を正確に特定できれば、利用者の住宅内での体験を大幅に向上させる可能性があります。……住宅のアシスタントは、周囲にいる人々に応じて応答をパーソナライズできますし、個人の好みに基づいて温度を自動的に制御することでエネルギーの節約にもつながります。住宅内のロボットも、誰がどこにいるかを把握できれば、よりインテリジェントになるでしょう。その可能性は無限です」
次に、研究者らは、Duetをより多くの空間で長期的に導入し、健康モニタリングや、応答性の高いスマートホームなどの用途向けに、高度な分析サービスを提供することを目指しています。
