(57)【要約】【課題】二次元波形グラフで表される二次元データを、少ないデータ損失で、かつ簡易な計算手続きで処理する情報処理方法を提供する。【解決手段】二次元波形グラフで表される二次元データを取得するデータ取得部１１と、前記二次元波形グラフに少なくとも２点で交わる線分を表す線分関数が入力されるとともに、前記二次元波形グラフと入力された前記線分との隣り合う交点間におけるずれ量を算出するずれ量算出部１３と、前記隣り合う交点間での線分に代えて、傾きの異なる複数の連続した線分であって、それぞれが前記二次元波形グラフと少なくとも２点で交わる線分である連続線分に修正する修正部１４とを備え、修正部１４が、ずれ量算出部１３で算出されたずれ量が予定の閾値を下回るまで、連続線分を表す線分関数をずれ量算出部１３に出力し、線分の修正動作を繰り返して、修正後の線分関数を構成する線分の数を所定の数に調整する情報処理装置１とした。【選択図】図３
2019121258.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
二次元波形グラフで表される二次元データを取得するデータ取得部と、
前記二次元波形グラフに少なくとも２点で交わる線分を表す線分関数が入力されるとともに、前記二次元波形グラフと入力された前記線分との隣り合う交点間におけるずれ量を算出するずれ量算出部と、
前記隣り合う交点間での線分に代えて、その間を、傾きの異なる複数の連続した線分であって、それぞれが前記二次元波形グラフと少なくとも２点で交わる線分である連続線分に修正する修正部とを備え、
前記修正部は、前記ずれ量算出部で算出されたずれ量が閾値を下回るまで、前記連続線分を表す線分関数を前記ずれ量算出部に出力し、線分関数の修正動作を繰り返し、修正後の前記線分関数を構成する線分の数を所定の数に調整することを特徴とする情報処理装置。
【請求項２】
前記ずれ量算出部が、前記隣り合う交点間の前記二次元波形グラフと前記線分関数とで囲まれた領域の面積、前記領域における前記二次元波形グラフと前記線分関数との間の差の絶対値の最大値、又は、前記面積若しくは前記最大値と所定の関数とに基づいて求められる値を、前記ずれ量として算出するものであることを特徴とする請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項３】
請求項１又は２に記載の情報処理装置と、
前記情報処理装置に対してデータを出力するセンシング装置と、
前記情報処理装置によって処理された加工データを取得して、前記加工データを解析する解析装置と、を備えていることを特徴とするセンシングシステム。
【請求項４】
前記解析装置は、前記加工データと付加情報とを関連づけて学習する機械学習部を備えることを特徴とする請求項３記載のセンシングシステム。
【請求項５】
前記解析装置へ入力される前記加工データは、既知データでの学習時の前記情報処理装置による処理と未知データでの解析時の前記情報処理装置による処理において、センシング対象ごとに同等の閾値と線分数を用いて処理することを特徴とする請求項４に記載のセンシングシステム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、バイオセンサー等の出力信号を、ＡＩ（機械学習）等の技術を用いた同定装置に入力するための、情報処理装置、およびそれらのバイオセンサーや情報処理装置、解析装置などから構成されるセンシングシステムに関するものである。
【背景技術】
【０００２】
例えば、バイオセンサー等のセンシング装置、モニタリング機器から出力される信号は、ノイズ等により複雑な時系列データであることが多い。
このような複雑な時系列データを処理する従来の手法としては、例えば、フィルタリングや、複雑な変換式を用いたデータ処理による情報加工(抽出)技術が知られている。
【０００３】
しかしながら、時系列データの周波数成分に基づくフィルタリングによる信号の圧縮方法では、抽出されるべき周波数領域が未知の場合には、本来抽出されるべき周波数のデータが除去されてしまい、データ損失が起こる恐れがある。
一方、上記のような複雑な時系列データを非特許文献として挙げたようなＡＩ演算処理にかける場合、データ処理を行わずに、情報抽出を行うことができる場合があるが、ｒａｗデータのままでは演算量及び保管量が膨大になるため、大きなリソースを必要とするという問題があった。
また、特許文献として挙げたような、変換式を用いたデータ処理技術では、複雑な演算操作が必要であるという問題がある。
さらに、大腸菌に化学物質を適用することで化学物質の種類や濃度の同定を行うバイオセンシング等のセンシングデータの解析が必要とされる技術分野においては、センシング装置等から出力される複雑な信号を演算処理するにあたって、大量の信号を処理することが必要とされるため、特に、同定にＡＩ技術を導入するに当たり、（１）膨大な処理時間を要する、（２）学習（訓練）データ等の保管量が膨大となる、（３）学習（訓練）時間も膨大となる、（４）過学習となる恐れが高い、（５）センシング対象ごとにモデルをもつのでシステムが大規模となる、等の問題があった。
したがって、少ないデータ損失かつ少数の特徴量でセンシング信号を表現でき、かつ高精度でセンシング（同定又は解析）することが望まれていた。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開２０１６−４５７９号公報
【特許文献２】特開２０１６−１３３８５８号公報
【非特許文献】
【０００５】
【非特許文献１】“Ｄｅｅｐ  ｌｅａｒｎｉｎｇ  入門”技術情報誌ＩＴＪ、第１７号（２０１６）
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
本発明は、上記課題に鑑みてなされたものであって、時系列データ等の二次元波形グラフで表される二次元データの処理において、
１．データ損失を抑えながらデータ量を減らすには複雑な演算操作が必要であること、
２．ＡＩ演算処理にかける場合に、ｒａｗデータのままでは演算量及びデータの保管量が膨大になること、
３．センシングデータの解析が必要とされるケースにおいて、バイオセンサー等のセンシング装置から出力される複雑で大量の信号を演算処理することが必要となること、
の少なくとも一つを解決するデータ処理方法を提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
すなわち、本発明に係る情報処理装置は、二次元波形グラフで表される二次元データを取得するデータ取得部と、前記二次元波形グラフに少なくとも２点で交わる線分を表す線分関数が入力されるとともに、前記二次元波形グラフと入力された前記線分との隣り合う交点間におけるずれ量を算出するずれ量算出部と、前記隣り合う交点間での線分に代えて、その間を、傾きの異なる複数の連続した線分であって、それぞれが前記二次元波形グラフと少なくとも２点で交わる線分である連続線分に修正する修正部とを備え、前記修正部は、前記ずれ量算出部で算出されたずれ量が閾値を下回るまで、前記連続線分を表す線分関数を前記ずれ量算出部に出力して線分関数の修正動作を繰り返し、修正後の前記線分関数を構成する線分の数を所定の数に調整することを特徴とするものである。
【０００８】
このような情報処理装置によれば、前記二次元波形グラフの形状をできるだけ保ったまま、二次元データを線分関数を用いて表すことができる。
その結果、複雑なグラフ波形の二次元データであっても、データ損失を少なく抑えながら、簡単な計算手続きで処理することができる。
【０００９】
本発明の具体的な実施態様としては、前記ずれ量算出部が、前記隣り合う交点間の前記二次元波形グラフと前記線分関数とで囲まれた領域の面積、前記領域における前記二次元波形グラフと前記線分関数との間の差の絶対値の最大値、又は、前記面積若しくは前記最大値と所定の関数とに基づいて求められる値を、前記ずれ量として算出するものであることを特徴とする情報処理装置を挙げることができる。
【００１０】
また、本発明に係る情報処理装置と、前記情報処理装置に対してデータを出力するセンシング装置と、前記情報処理装置によって処理された加工データを取得して、前記加工データを解析する解析装置とを備えるセンシングシステムによれば、該センシングシステムの各構成要素が有機的に結びつくことにより、前記解析装置によるセンシングデータの解析を短時間で精度の高いものにすることができる。
【００１１】
特に、前記解析装置が前記加工データと付加情報とを関連づけて学習する機械学習部を備えたものである場合には、（１）膨大な処理時間を要する、（２）学習（訓練）データ等の保管量が膨大となる、（３）学習（訓練）時間も膨大となる、（４）過学習となる恐れが高い、（５）センシング対象ごとにモデルをもつのでシステムが大規模となる等の諸問題を一挙に解決することができる。
【００１２】
さらに、前記解析装置へ入力される前記加工データは、既知データでの学習時の前記情報処理装置による処理と未知データでの解析時の前記情報処理装置による処理において、センシング対象ごとに同等の閾値と線分数を用いて処理するセンシングシステムとすれば、同定・解析精度をより向上させることができる。
【発明の効果】
【００１３】
本発明によれば、ノイズを含む信号や、複雑な周波数特性を含む二次元データについても、必要な周波数等の事前知識なしに、少ないデータ損失で、かつ簡易な計算手続きで符号化又は圧縮することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１４】
【図１】本発明の一実施形態に係るセンシングシステム全体を示す摸式図。
【図２】本実施形態に係るセンシング装置を示す摸式図。
【図３】本実施形態に係る情報処理装置を示す摸式図。
【図４】本実施形態に係る情報処理方法を示すフローチャート。
【図５】本実施形態における情報処理方法を示す摸式図。
【図６】本実施形態における二次元波形グラフと線分関数との関係を示す図。
【図７】本実施形態における修正部が線分関数を修正する方法を示すフローチャート。
【発明を実施するための形態】
【００１５】
以下に、本発明の一実施形態について、図面を用いて説明する。
本実施形態に係る情報処理装置１は、例えば、微生物分析装置等のセンシング装置２等から出力される時系列データなどの二次元波形グラフＷで表される二次元データを処理するものである。
【００１６】
この情報処理装置１は、例えば、図１に示すように、微生物の挙動を二次元グラフデータとして出力する前記センシング装置２、前記情報処理装置１によって処理された前記二次元グラフデータから、例えば、前記微生物に与えられた化学物質の種類等の情報を同定または解析する解析装置３、該解析装置３から出力された解析結果を表示する表示装置等の出力装置４とともにセンシングシステム１００を構成するものである。
【００１７】
前記センシング装置２は、例えば、図２（ａ）に示すように、大腸菌やコレラ菌等の細菌や真核生物等の微生物の分析を行うものであって、サンプルが流れるマイクロ流路２１と、該マイクロ流路２１を動画で撮像する撮像部２２と、該撮像部２２により得られた動画から、微生物の挙動等を分析し、二次元データとして出力する分析部２３とを備えるものである。
【００１８】
前記マイクロ流路２１は、例えば大腸菌等の微生物が付着するとともに、この微生物が付着した状態でサンプルを流すものであって、図２（ｂ）に示すように、半導体微細加工技術等によってＰＤＭＳ、シリコン等のセル２４に複数形成された略長片形状の流路である。
【００１９】
以下、前記マイクロ流路２１について詳述する。
前記マイクロ流路２１は、その両端部に、サンプルを導入又は導出するための導入孔２１ａ、導出孔２１ｂがそれぞれ設けられており、導入孔２１ａから導出孔２１ｂまでが途切れることなく連通するものであって、サンプルが流れる方向に対して垂直な方向の流路幅によって５つの領域に分けることができる。
【００２０】
前記５つの領域とは、導入孔２１ａが形成されてサンプルが導入される導入領域、マイクロ流路２１の略中央部に設けられて、撮像部２２に撮像される被撮像領域２１ｃ、導出孔２１ｂが形成されてサンプルが導出される導出領域、導入領域と被撮像領域２１ｃとを接続する第１接続領域、及び、被撮像領域２１ｃと導出領域とを接続する第２接続領域のことである。
【００２１】
前記撮像部２２は、前記マイクロ流路２１にサンプルを流している状態で前記マイクロ流路２１の前記被撮像領域２１ｃを動画で撮像し、その動画データを前記分析部２３に送信するものであって、例えば、図２に示すように、倒立顕微鏡に取り付けられたＣＣＤカメラやＣＭＯＳカメラを用いることができる。なお、前記撮像部２２の構成は上述したものに限られず、例えば顕微鏡の接眼レンズに取り付けられたＣＣＤカメラやＣＭＯＳカメラであっても構わない。
【００２２】
前記分析部２３は、前記撮像部２２が前記マイクロ流路２１にサンプルを流している状態で撮像した動画の所定の単位領域に含まれる複数の微生物の挙動を分析し、二次元グラフデータとして出力するものであって、前記撮像部２２から送られてきた動画データを受け付けて、動画データが示す動画の所定の単位領域に含まれる複数の微生物の挙動を統計するものであり、構造的には、ＣＰＵ、内部メモリ、Ｉ／Ｏバッファ回路、ＡＤコンバータ等を有した所謂コンピュータ回路である。そして、内部メモリの所定領域に格納したプログラムに従って動作することで分析部２３としての機能を発揮するものである。
【００２３】
前記解析装置３は、前記情報処理装置１によって処理された加工データ（線分関数）に基づいて、例えば、化学物質の種類等の情報を同定または解析するものであり、物理的には、ＣＰＵ、メモリ、通信ポート等を具備したものであり、前記メモリに記憶されたプログラムにしたがってＣＰＵやその周辺機器が協働することにより、その機能を発揮するものである。前記解析装置３は機械学習を行う機械学習部を含んでいてもよい。
【００２４】
しかして、前記情報処理装置１は、例えば、それぞれＣＰＵ、メモリ、通信ポート、ディスプレイ、入力手段等を備えた汎用コンピュータであり、所定のプログラムがインストールされ、そのプログラムに基づいてＣＰＵや周辺機器が共働することにより以下の各部としての機能を発揮するものである。
【００２５】
すなわち、この情報処理装置１は、二次元波形グラフＷで表される二次元データを取得するデータ取得部１１と、該データ取得部１１が取得した二次元波形グラフＷに基づいて、線分Ｌを表す線分関数を設定する初期線分関数設定部１２と、前記線分関数と前記二次元波形グラフＷとのずれ量を算出するずれ量算出部１３と、該ずれ量算出部１３が算出したずれ量に基づいて前記線分関数を修正する修正部１４と、該修正部１４が修正し終えた前記線分関数で表される加工データを出力する出力部１５等としての機能を発揮するように構成してある。次に、前記各部について詳述する。
【００２６】
前記データ取得部１１は、例えば、前記微生物分析装置等のセンシング装置２に接続され、前記センシング装置２から出力される二次元データを取得するものである。
【００２７】
前記初期線分関数設定部１２は、取得した二次元データに対して、最初に前記線分関数を設定するときにだけ動作するものである。
具体的には、前記初期線分関数設定部１２は、前記データ取得部１１が取得した二次元波形グラフＷに基づいて、例えば、最小二乗法等を用いて一本の線分Ｌを表す前記線分関数を設定し、前記ずれ量算出部１３に対して出力するものである。
このとき、前記線分関数によって表される線分Ｌは、前記二次元波形グラフＷと少なくとも２点で交わるように設定される。
【００２８】
前記ずれ量算出部１３は、前記データ取得部１１が取得した二次元波形グラフＷと、前記線分Ｌとの隣り合う交点間におけるずれ量を算出するものである。
前記ずれ量は、例えば、前記隣り合う交点間において、前記二次元波形グラフＷと前記線分Ｌとによって囲まれた領域の面積である。
なお、前記二次元波形グラフＷと前記線分Ｌとの交点が、前記二次元波形グラフＷの端に位置していない場合には、前記端と前記線分Ｌとを繋ぐ線分であり、かつ前記二次元波形グラフＷの振幅方向に対して平行な線分を１本追加し、追加された線分についても前記線分Ｌの一部であると仮定する。
このようにして、前記端に前記前記線分Ｌとの交点を作ってから、前記隣り合う交点間において、前記二次元波形グラフＷと前記線分Ｌとによって囲まれた領域の面積を算出するようにしている。
【００２９】
前記修正部１４は、前記ずれ量算出部１３が算出したずれ量を参照し、例えば、前記面積が最も大きい領域Ａにおける前記線分関数を修正するものである。
具体的に説明すると、前記修正部１４は、例えば、前記面積が最も大きい領域Ａにおける線分Ｌに代えて、傾きの異なる３本の連続した連続線分Ｍを追加することで前記線分関数を修正するように設定されている。
この連続線分Ｍは、それぞれが前記二次元波形グラフＷに少なくとも２点で交わるように設定されるものである。
【００３０】
前記出力部１５は、前記修正部１４によって修正された前記線分関数で表される加工データを、例えば、前記通信ポート等を介して接続された外部機器やディスプレイ等に対して出力するものである。
【００３１】
なお、この実施形態では、前記修正部１４と、前記出力部１５との間に、前記線分関数を表す前記線分Ｌ及び前記連続線分Ｍの合計数を調整する線分数調整部１６をさらに備えている。
この線分数調整部は、前記修正部１４によって修正し終えた前記線分関数によって表される前記線分Ｌ及び前記連続線分Ｍの合計数が所定の数以下になるように、例えば、一番長さが短い線分Ｌ又は連続線分Ｍから順に削除するものである。
さらに前記線分数調整部は、該削除した線分Ｌ又は連続線分Ｍの前後の線分Ｌ又は連続線分Ｍ同士が、該削除した線分Ｌ又は連続線分Ｍの中間点で交わるように前記線分関数を修正するものである。
【００３２】
次に、このように構成された前記センシングシステム１００によるセンシング方法は、例えば、以下のようなものである。
この実施形態では、一例として、前記センシング装置２により環境中に存在する化学物質をセンシングする場合について説明する。
【００３３】
前記センシング装置２の前記マイクロ流路２１に、例えば、大腸菌を注入して付着させ、適切な緩衝液などで洗浄した後に、例えば、アミノ酸などの種類や濃度が予め分かっている既知の化学物質を含む水溶液を流しながら、前記撮像部２２により前記マイクロ流路２１に付着した大腸菌の動きを動画で撮像する。
【００３４】
前記マイクロ流路２１にべん毛を介して付着した大腸菌は、特定の化学物質の濃度勾配に対して方向性を持った行動を起こす走化性を有し、好ましい物質（誘引物質）であれば反時計回りに回転し、好ましくない物質（忌避物質）であれば時計回りに回転する性質を有する。
そのため、前記撮像部２２は、サンプルを流した直後から所定時間間隔における大腸菌の時計回り又は反時計回りに回転する回転挙動、又は、大腸菌が停止している状態を動画で撮像することとなる。前記撮像部２２で撮像された撮像データは、前記分析部２３へと送信される。
【００３５】
前記分析部２３は、マイクロ流路２１にサンプルを流している状態で撮像した動画の所定の単位領域に含まれる複数の微生物の挙動を分析するものであって、具体的には、時間とともに変化する複数の大腸菌の挙動を、いくつかの挙動パターンに分けて統計するものである。この所定の単位領域とは、前記撮像部２２が撮像した動画に含まれる任意の領域のことをいう。
【００３６】
大腸菌の挙動パターンは、時計回りするもの、反時計回りするもの、静止するものの３つに大別することができる。
前記分析部２３は、所定時間間隔毎に大腸菌の挙動を上記３つのパターンに分けて統計し、この結果を、縦軸に単位領域に含まれる全大腸菌のうち、時計回りの回転挙動をしているもの又は反時計回りの回転挙動をしているものの割合、横軸に時間を示す二次元グラフ形式にして出力する。
【００３７】
この二次元波形グラフＷは、例えば、縦軸に単位領域に含まれる全大腸菌のうち、時計回りの挙動を行う大腸菌の割合、横軸に大腸菌群に化学物質を与えた時間を０秒とした場合の時間（ｓ）を表したものである。
該二次元データは前記情報処理装置１に送られ処理される。
【００３８】
前記情報処理装置１によって、前記二次元データを処理する方法については、図４のフローチャート、図５の模式図及び図６の実際の二次元波形グラフを用いた図を参照して説明する。
【００３９】
まず、前記センシング装置２から出力された図３に示されるような二次元波形グラフＷが前記データ取得部１１によって取得される（図４のＳ１）。
次に、取得した前記二次元波形グラフＷに基づいて、図５（ａ）及び図６（ａ）に示すように、前記初期線分関数設定部１２が線分関数を設定する（図４のＳ２）。
前記線分関数が一度設定されると、前記ずれ量算出部１３が、前記二次元波形グラフＷと前記線分関数を表す線分Ｌとの隣り合った交点間における、前記二次元波形グラフＷと前記線分Ｌとによって囲まれた領域毎の面積を算出する（図４のＳ３）。
【００４０】
該ずれ量算出部１３によって算出された前記面積が最も大きい領域Ａの面積が、あらかじめ設定された閾値よりも大きい場合には、前記修正部１４が、図５（ｂ）及び図６（ｂ）に示すように、該領域における前記線分Ｌに代えて、前記連続線分Ｍを設定して前記線分関数を修正する（図４のＳ４及びＳ５）。
【００４１】
前記修正部１４が前記線分関数を修正する方法については、図７のフローチャートを参照して説明する。
まず、５（ａ）に示すように、前記ずれ量算出部１３によって算出された前記面積が最も大きい領域Ａを選ぶ（図７のＳ５−１）。
次に、選んだ前記領域の端に位置する２つの交点間において、前記線分関数を削除する（図７のＳ５−２）。
図５（ｂ）に示すように、前記２つの交点間を繋ぐように、傾きの異なるあらかじめ設定された本数、例えば、３本の連続する連続線分を追加する。
【００４２】
具体的には、前記修正部１４は、例えば、前記２つの交点間の時間軸上の絶対値を三等分するような時間軸上の２値を求める（図７のＳ５−３）。この２値は、任意の２値であれば良く、前述したように前記２つの交点間の時間軸上の絶対値を三等分するものに限られない。また、一度に追加する連続線分の本数に応じて、求める値の数を自由に増減させてよいことは言うまでもない。
次に、この時間軸上の２値に対応する前記二次元波形グラフ上の２点を求める(図７のＳ５−４)。
その後、このようにして求めた前記二次元波形グラフ状の２点と前記２つの交点のうち、隣り合う２点同士をそれぞれつなぐように連続線分を追加する（図７のＳ５−５）。  このようにして修正された前記線分関数を、前記修正部１４が前記ずれ量算出部１３に出力する。
【００４３】
すると、前記ずれ量算出部１３が、修正された前記線分関数によって表される線分Ｌ及び連続線分Ｍと前記二次元波形グラフＷとの隣り合った交点間における、前記二次元波形グラフＷと修正後の前記線分関数で表される線分Ｌ及び連続線分Ｍとによって囲まれた領域毎の面積を算出する（図４のＳ３）。
【００４４】
このように算出された前記面積のうち一番大きい面積が、前記閾値よりも大きい場合には、前記修正部１４は、図５（ｃ）及び図６（ｃ）に示すように、前記面積が最も大きい領域Ａにおける前記線分Ｌまたは前記連続線分Ｍに代えて、新たな前記連続線分Ｍを設定し、前記ずれ量算出部１３に出力する手順を繰り返す（図４のＳ４及びＳ５）。
【００４５】
前記ずれ量算出部１３によって算出された前記面積のうち一番大きい面積が、前記閾値よりも小さい場合には、前記修正部１４は、前記線分関数を修正せずに、前記線分数調整部に対して出力する（図４のＳ４及びＳ６）。
【００４６】
前記線分数調整部は、前記線分関数によって表される線分Ｌ及び連続線分Ｍの数を認識し、このときの前記線分Ｌ及び前記連続線分Ｍの合計数があらかじめ設定されている数よりも多い場合には、前記線分Ｌ及び前記連続線分Ｍの合計数をあらかじめ設定された数になるように調節する（図４のＳ７）。
前記線分Ｌ及び前記連続線分Ｍの合計数が、あらかじめ設定された数以下になると、前記線分数調整部は、前記線分関数を前記出力部１５に出力する。
前記出力部１５は、前記線分関数で表される加工データを、例えば、前記通信ポートを介して接続された外部機器である、前記解析装置３等に対して出力する（図４のＳ８）。
このように構成された情報処理装置１によれば、ノイズを含む信号や、複雑な周波数特性を含む二次元データについても、必要な周波数等の事前知識なしに、少ないデータ損失で、かつ簡易な計算手続きで処理することができる。特に、二次元波形グラフＷの大まかな形状そのものを抽出したい場合には、大きな効果を発揮することができる。
【００４７】
また、前記加工データを取得した前記解析装置３に機械学習部を備える場合には、取得した前記加工データと、前記加工データとは別に与えられた、前記加工データに対応する化学物質の種類や濃度等の付加情報とを関連付けて記憶することにより機械学習をすることができる。
【００４８】
前記既知の化学物質としては、前述したアミノ酸などの大腸菌が好む化学物質だけでなく、大腸菌が忌避する化学物質など、様々な種類や濃度のものを使用して、二次元データを取得し、取得した二次元データを前記情報処理装置１により前述した方法と同様の方法で処理したのち、前記解析装置３に対して出力させる手順を繰り返して前記解析装置３に備えられた機械学習部により機械学習をさせる。
【００４９】
次に、化学物質の種類や濃度が未知の、例えば、海水や河川、工業廃水などの未知試料を前記センシング装置２の前記流路に供給して二次元データを取得し、取得した二次元データを前記情報処理装置１により前述した方法と同様の方法で処理したのち、処理された加工データを前記解析装置３に出力させて、前記解析装置３に前記加工データを解析させる。
【００５０】
前記解析装置３に備えられた機械学習部は、前述した機械学習に基づいて、前記加工データから、例えば、前記センシング装置２の前記流路に供給された未知試料中に含まれている化学物質の種類や濃度などを同定し、同定した化学物質の種類や濃度等の解析結果が前記出力装置４である、例えば、前記表示装置等に対して出力される。
【００５１】
なお、同定・解析精度の向上のため、前記情報処理装置１に設定する前記閾値と前記線分数は、センシング対象毎に異なってもよいが、同一センシング対象に対しては、前記閾値と前記線分数は、それぞれ、既知データでの学習時と未知データでの解析時で同一又は同等であることが好ましい。
【００５２】
一般的に、高精度なデータ解析を行う場合には、可能な限りデータ損失を抑えることが重要となるが、相対的にデータ量が増加する。特にＡＩ技術等でのデータ解析においては、データ量の増加は計算量の爆発的増加を伴うため計算に要するコストが激増する。そのため、初段でデータ量を削減する(特徴量を抽出する)ことが計算コストを下げるために有用となる。本実施形態で例として使用したような、大腸菌の回転挙動の時系列データから、入力化学物質の種類や濃度を推定するセンシングシステム１００やこのセンシングシステム１００による作業等が、その例となる。訓練データとして、二次元波形グラフＷのような出力が取得された場合、時系列データポイント全てを機械学習にかけようとすると、計算コストが莫大な上に、ノイズ成分を含むため誤計算の要因となる。本発明では、二次元波形グラフＷの形状特徴を抽出し、数値化することで大幅なデータ量削減とノイズ削減を実現する。形状特徴の数値化に注目することで、本発明は、二次元波形グラフＷの数値化を簡易な計算処理で高速化し、データ量の削減によりＡＩ計算処理を高速化する。本実施形態で例として使用したようなバイオセンサーにおいて、センシング計測データを「機械学習」処理する時間が５０％以上減り、取得した「データ量」も８０％以上減った。その判定結果としての化学物質の同定精度は変わらなかった。
【００５３】
前記ずれ量算出部１３が、前記隣り合う交点間における、前記二次元波形グラフＷと前記線分Ｌ又は前記連続線分Ｍとによって囲まれた領域の面積を算出するので、例えば、周波数の高いノイズを含む二次元データであっても、二次元波形グラフＷの形状を保ったまま線分Ｌを表す線分関数によってデータを処理することができる。
【００５４】
前記修正部１４が、前記ずれ量算出部１３により算出された面積が最も大きい領域Ａから順に前記線分関数を修正するので、前記二次元波形グラフＷのおおまかな形状をできるだけ保ったままデータを処理することができる。
【００５５】
前記線分数調整部１６が、前記線分関数で表される線分Ｌ及び連続線分Ｍの合計数をあらかじめ設定された数になるように調整するので、前記線分関数で表される線分Ｌ及び連続線分Ｍの数が多くなりすぎて処理後の前記線分関数のデータ量が多くなり過ぎることを抑えることができる。
例えば、前記二次元波形グラフＷの形状をできるだけ保ちながら、かつ、前記線分関数のデータ量が多くなり過ぎない適切な線分Ｌの本数が予め分かっている場合や、所望のデータ量に削減したい場合には、前記線分数調整部に対して、あらかじめ線分数を設定しておくことで、前記二次元波形グラフＷを、所望のデータ量に圧縮することができる。
【００５６】
最初に入力される線分関数を、最小二乗法などを用いて設定するので、最初に設定される線分関数が前記二次元波形グラフＷから大きくずれてしまうことを避けることができるので、より効率的に前記ずれ量を小さくすることができる。
【００５７】
本発明は前記実施形態に限られたものではない。
例えば、二次元波形グラフＷで表される二次元データであれば、前記実施形態で示したような時系列データに限らず、どのような二次元データであっても簡単に処理することができる。
【００５８】
前記修正部は、例えば、設定した面積よりも前記面積が大きい領域について一度にまとめて修正するようにしても良いし、ユーザーがあらかじめ指定した範囲から修正を始めるようにしても良い。
【００５９】
前記ずれ量算出部は、前述したような面積を算出するものに限らず、前記隣り合う交点間における、二次元波形グラフＷと線分Ｌ又は連続線分Ｍとの振幅方向の絶対値差の最大値を算出するものや、前記絶対値差の最大値の二乗を算出するもの、前記面積又は前記最大値と所定の関数とに基づいて求められる値や量を算出するもの、前記面積と前記絶対値差の両方を算出するもの等としても良い。
このように前記ずれ量として、振幅方向の絶対値差についても採用することで、用途に応じて最適な二次元波形グラフＷの処理を実現することができる。
【００６０】
前記実施形態では、前記初期線分関数設定部が、最小二乗法などを用いて、前記線分関数を設定するものとしたが、この方法に限らず、他の方法で線分関数を設定しても良い。
さらに、前記初期線分関数設定部は必須の構成要素ではなく、ユーザーが設定した線分関数を前記ずれ量算出部に対して入力するものとしても良い。
前記修正部によって、一度に追加される連続線分Ｍの数は、３本に限らず、２本以上であれば良い。
【００６１】
前記線分数調整部についても、必須の構成要素ではなく、例えば、あらかじめ前記修正部によって修正される回数の上限を設定する等して所望の圧縮率にするものとしても良い。
【００６２】
前記情報処理装置は、別の装置で得た二次元データを取得して処理し、別の装置に出力するものに限らず、センシング装置若しくは解析装置と一体に構成、又は、解析装置とセンシング装置（センサ）と出力装置と一体に構成してもよい。さらに、センシング機器（センサ）と情報処理装置と解析装置とは異なる場所に戴置されていてもよく、互いに有線または無線により接続される構成でもよい。
前記実施形態では、前記センシング装置を使用して、環境中に存在する化学物質の種類や濃度をセンシングし、同定させたが、これに限らず、前記センシング装置を他の用途に使用しても良い。
また、センシング装置としては、前述した微生物分析装置以外にも様々なセンシング装置を組み合わせて使用することができる。
また、前記実施形態では、センシング装置２から二次元データを出力させ、情報処理装置１で処理する形態としたが、センシング装置２においてデータを処理して出力するのではなく、撮影した動画・静止画像をそのまま情報処理装置１に出力する構成としてもよい。
また、前記センシングシステムは、前記実施形態で説明したように一台のセンシング装置２から得られる二次元データのみを取り扱うものに限られず、前記センシングシステムが複数の前記センシング装置及び複数の前記情報処理装置を備え、複数の前記センシング装置から送られてくる複数の二次元データを解析するようなものとしても良い。
また、センシング装置は、微生物の分析を行うものに限らず、温度データ、湿度データ、圧力データ、風速データ、振動データ、加速度データ、速度データ等を出力するセンサであってもよい。この場合、大量のデータを、少ないデータ損失かつ少数の特徴量で解析・分析することができる。
前記解析装置は、必ずしも機械学習部を備えたものでなくてもよく、例えば、汎用コンピュータに適切な解析方法を指定して解析させるようなものとしても良い。
その他、本発明の趣旨に反しない限りにおいて、種々の変形や実施形態の組合せを行ってもかまわない。
【符号の説明】
【００６３】
１００・・・センシングシステム
１・・・情報処理装置
２・・・センシング装置
３・・・解析装置
４・・・出力装置
Ｗ・・・二次元波形グラフ
Ｌ・・・線分
Ｍ・・・連続線分
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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