JPWO2018180239A1 - 情報処理装置および情報処理方法 - Google Patents
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Abstract
Description
まず、図1を参照して、本発明の一実施形態に係る情報処理システム1の概要について説明する。図1は、本発明の一実施形態に係る情報処理システム1の概要を説明するための図である。
以上、本発明の一実施形態に係る情報処理システム1の概要について説明した。次に、本発明の一実施形態に係る情報処理システム1の詳細について説明する。
まず、図2を参照して、情報処理システム1の機能構成について説明する。図2は、本発明の一実施形態に係る情報処理システム1の概略的な機能構成の例を示すブロック図である。
情報処理サーバ100は、情報処理装置として動作し、通信部110、記憶部120および制御部130を備える。
通信部110は、情報処理端末200、計測制御装置300および気象情報サーバ400と通信する。具体的には、通信部110は、計測制御装置300から温室の内部の環境に関する実績情報を、気象情報サーバ400から気象情報を受信する。また、通信部110は、出力制御部133により出力される情報を送信する。例えば、通信部110は、温室3の内部の環境に関する予測情報を、情報処理端末200、または計測制御装置300へ送信し得る。
記憶部120は、制御部130の処理に関する情報を記憶する。具体的には、記憶部120は、通信部110により受信された情報(例えば、温室3の内部の環境に関する実績情報および気象情報等)を記憶する。また、記憶部120は、温室内環境予測モデルを記憶する。
制御部130は、情報処理サーバ100の動作を全体的に制御する。具体的には、制御部130は、図2に示したように機械学習部131、予測部132および出力制御部133を備え、温室3の内部の環境の予測に係る処理を制御する機能を有する。制御部130は、例えば、CPU(Central Processing Unit)、ROM(Read Only Memory)およびRAM(Random Access Memory)により構成される演算処理装置および制御装置等により実現される。
機械学習部131は、温室内環境予測モデルの機械学習を行う。具体的には、機械学習部131は、記憶部120に記憶される温室3の内部の環境に関する実績情報および当該実績情報に対応する気象観測情報に基づいて、温室内環境予測モデルの機械学習を行う。
Tin:温室3の内部の気温の予測値
Tout:温室3の外部の気温の予測値
S:温室3の外部の日射量の予測値
Z1(t)、Z2(t):予測対象時刻の属する時間帯に対応する変数
Hin:温室3の内部の相対湿度の予測値
Hout:温室3の外部の相対湿度の予測値
M(t):予測対象時刻の属する月に対応する変数
予測部132は、温室内環境予測モデルを用いて、気象予測情報から温室3の内部の環境を予測する。具体的には、予測部132は、記憶部120に記憶される温室内環境予測モデルおよび気象情報サーバ400から取得した気象予測情報に基づいて、当該気象予測情報に対応する時刻または期間における温室3の内部の環境を予測し、予測情報を生成する。
出力制御部133は、予測部132により生成された予測情報の出力を制御する機能を有する。
情報処理端末200は、図2に示すように、操作入力部210、制御部220、通信部230および表示部240を備える。
操作入力部210は、情報処理端末200に対する操作を受け付ける機能を有する。具体的には、操作入力部210は、入力される操作を受け付け、受け付けられる操作に応じて各種情報を生成する。生成された各種情報は、制御部220に出力される。ここで、操作入力部210により生成される各種情報とは、例えば、提供要求情報または機器操作情報である。提供要求情報は、表示情報の提供の情報処理サーバ100への要求を示す情報である。また、機器操作情報は、計測制御装置300に対する温室3の環境制御機器への操作内容を示す情報である。例えば、表示部240により入力画面が表示され、ユーザが入力画面に対して操作することにより、上述した各種情報が生成される。
制御部220は、情報処理端末200の動作を全体的に制御する。具体的には、制御部220は、通信部230および表示部240の動作を制御する。例えば、制御部220は、操作入力部210により生成された情報を通信部230に送信させる。また、制御部220は、情報処理サーバ100から提供される表示情報に基づいて画像情報を生成し、表示部240に画像情報を提供することにより画像を表示させる。
通信部230は、情報処理サーバ100と通信する。具体的には、通信部230は、情報処理サーバ100へ操作入力部210により生成された提供要求情報を送信する。また、通信部230は、情報処理サーバ100から表示情報を受信する。なお、情報処理端末200は、計測制御装置300または気象情報サーバ400と通信し、温室3の内部の環境に関する実績情報や気象情報を受信し、または機器操作情報を送信してもよい。
表示部240は、制御部220の指示に基づいて画像を表示する。具体的には、表示部240は、制御部220から提供される画像情報に基づいて情報表示画面および操作入力画面を表示する。
計測制御装置300は、温室3に設置され、温室3の内部の環境の計測および制御に関する機能を有する。詳細には、計測制御装置300は、温室3の内部に設けられたセンサから信号を取得し、温室3の内部の環境に関する実績情報を生成する。また、計測制御装置300は、温室3に設けられた環境制御機器の制御を行う。ここでいう環境制御機器の制御とは、環境制御機器の運転目標を調整する制御を意味する。例えば、計測制御装置300は、通信部、制御部および記憶部および備える。
気象情報サーバ400は、気象情報を外部の装置に提供する。具体的には、気象情報サーバ400は、気象情報が情報処理サーバ100から要求されると、要求された気象情報に情報処理サーバ100へ送信する。例えば、気象情報は、気温、湿度、日射量または雨量を示す情報である。かかる気象情報は、気象観測情報および気象予測情報を含む。気象観測情報は現在または過去に実際に観測された気象情報である。また、気象予測情報は、現在以降において予測されている気象情報である。
次に、情報処理システム1の処理について説明する。
図3は、本発明の一実施形態に係る情報処理システム1の機械学習処理における処理全体の流れの例を概念的に示す図である。
図5は、本発明の一実施形態に係る情報処理システム1の予測処理における処理全体の流れの例を概念的に示す図である。
このように、本発明の一実施形態によれば、情報処理サーバ100は、温室3の内部の環境に関する実績情報に基づいて、気象観測情報を入力とする温室内環境予測モデルの機械学習を行う。そして、情報処理サーバ100は、当該機械学習により得られる温室内環境予測モデルを用いて、気象予測情報から温室3の内部の環境に関する予測情報を出力する。
以上、本発明の実施形態を説明した。上述した情報処理サーバ100の処理は、ソフトウェアと、以下に説明する情報処理サーバ100のハードウェアとの協働により実現される。
プロセッサ141は、演算処理装置および制御装置として機能し、各種プログラムと協働して制御部130(機械学習部131、病虫害発生判定部132、表示情報配信制御部133)の機能を実現する。プロセッサ141は、制御回路を用いてメモリ142またはストレージ装置147などの他の記憶媒体に記憶されるプログラムを実行することにより、情報処理サーバ100の様々な論理的機能を動作させる。例えば、プロセッサ141はCPUまたはGPU(Graphics Processing Unit)であり得る。なお、プロセッサ141は、マイクロプロセッサであってもよい。
メモリ142は、プロセッサ141が使用するプログラムまたは演算パラメタなどを記憶する。例えば、メモリ142は、RAMおよびROMを含み、プロセッサ141の実行において使用するプログラムまたは実行において適宜変化するパラメタなどを一時記憶する。なお、接続ポート148または通信モジュール149などを介して外部のストレージ装置がメモリ142の一部として利用されてもよい。
入力装置145は、情報を入力するための入力手段と、入力に基づいて入力信号を生成し、当該入力信号をプロセッサ141に出力する入力制御回路と、を備え、操作部の機能を実現する。例えば、当該入力手段としては、ボタン、スイッチ、レバーおよびマイクロフォンなどがある。入力装置145が操作されることにより、情報処理サーバ100に対して各種のデータが入力されたり処理動作が指示されたりする。
出力装置146は、出力信号に基づいて音または光などを出力し、出力部の機能を実現する。例えば、出力装置146は、スピーカおよびヘッドフォンなどの音出力装置、ならびにLED(Light Emitting Diode)などを用いたランプ、液晶ディスプレイ(LCD:Liquid Crystal Display)装置、OLED(Organic Light Emitting Diode)装置およびプロジェクタ装置などの表示装置を含む。
ストレージ装置147は、データ格納用の装置であり、記憶部120の機能を実現する。ストレージ装置147は、記憶媒体、記憶媒体にデータを記録する記録装置、記憶媒体からデータを読み出す読出し装置および記憶媒体に記録されたデータを削除する削除装置等を含んでもよい。ストレージ装置147は、プロセッサ141が実行するプログラムや各種データを格納する。
接続ポート148は、機器を情報処理サーバ100に直接接続するためのポートである。例えば、接続ポート148は、USB(Universal Serial Bus)ポート、IEEE1394ポート、RS−232Cポート、HDMI(登録商標)(High-Definition Multimedia Interface)ポートなどであってもよい。接続ポート148に外部機器を接続することで、情報処理サーバ100と当該外部機器との間でデータが交換されてもよい。
通信モジュール149は、ネットワークに接続するための通信デバイスであり、通信部110の機能を実現する。例えば、通信モジュール149は、無線LAN(Local Area Network)対応通信デバイスであっても、3GまたはLTE対応通信デバイスであってもよい。また、通信モジュール149は、有線による通信を行うワイヤー通信対応デバイスであってもよい。
以上、添付図面を参照しながら本発明の好適な実施形態について詳細に説明したが、本発明はかかる例に限定されない。本発明の属する技術の分野における通常の知識を有する者であれば、特許請求の範囲に記載された技術的思想の範疇内において、各種の変更例または修正例に想到し得ることは明らかであり、これらについても、当然に本発明の技術的範囲に属するものと了解される。
100 情報処理サーバ
110 通信部
120 記憶部
130 制御部
131 機械学習部
132 予測部
133 出力制御部
200 情報処理端末
210 操作入力部
220 制御部
230 通信部
240 表示部
300 計測制御装置
400 気象情報サーバ
Claims (13)
- 気象観測情報を入力として温室の内部の環境に関する実績情報に基づいて行われる機械学習により得られる温室内環境予測モデルを用いて、気象予測情報に基づいて前記温室の内部の環境を予測する予測部と、
予測された前記温室の内部の環境に関する予測情報の出力を制御する出力制御部と
を備える情報処理装置。 - 前記温室内環境予測モデルへ入力される情報は、気象の予測対象時刻に関する情報を含む、請求項1に記載の情報処理装置。
- 前記気象の予測対象時刻に関する情報は、前記気象の予測対象時刻が属する時間帯についての情報を含む、請求項2に記載の情報処理装置。
- 前記気象の予測対象時刻に関する情報は、前記気象の予測対象時刻が属する月についての情報を含む、請求項2または3に記載の情報処理装置。
- 前記温室内環境予測モデルへ入力される情報は、前記温室を識別する識別情報を含む、請求項1〜4のいずれか1項に記載の情報処理装置。
- 前記温室内環境予測モデルへ入力される情報は、前記温室の内部の環境を制御可能な環境制御機器に関する情報を含む、請求項1〜5のいずれか1項に記載の情報処理装置。
- 前記環境制御機器に関する情報は、前記環境制御機器の設置の有無についての情報を含む、請求項6に記載の情報処理装置。
- 前記環境制御機器に関する情報は、前記環境制御機器の運転状況を示す情報を含む、請求項6または7に記載の情報処理装置。
- 前記気象予測情報は、前記温室の外部の気温、前記温室の外部の相対湿度、日射量および雨量の少なくともいずれかについての情報を含む、請求項1〜8のいずれか1項に記載の情報処理装置。
- 少なくとも気象観測情報を入力とし、前記温室の内部の環境に関する実績情報に基づいて、前記温室内環境予測モデルの機械学習を行う機械学習部をさらに備える、請求項1〜9のいずれか1項に記載の情報処理装置。
- 前記機械学習部は、前記温室の内部の環境に関する予測情報と、当該温室の内部の環境に関する予測情報に対応する予測対象時刻における前記温室の内部の環境に関する実績情報とに基づいて、前記温室内環境予測モデルを更新する、請求項10に記載の情報処理装置。
- 前記温室の内部の環境に関する予測情報は、前記温室の内部の気温および前記温室の内部の相対湿度の少なくともいずれかについての情報を含む、請求項1〜11のいずれか1項に記載の情報処理装置。
- 気象観測情報を入力として温室の内部の環境に関する実績情報に基づいて行われる機械学習により得られる温室内環境予測モデルを用いて、気象予測情報に基づいて前記温室の内部の環境を予測する予測ステップと、
予測された前記温室の内部の環境に関する予測情報の出力を制御する出力制御ステップと
を含む情報処理方法。
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