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■睡眠中の音から機械学習により個人の睡眠パターンを視覚化・評価する技術を開発｜阪大・JST
参考画像：AI技術により音から睡眠個性を視覚化、快適な眠りのパーソナル化に期待～ビッグデータ解析で睡眠個性に応じた睡眠支援システムの実現へ～（2017/3/24、大阪大学・科学技術振興機構プレスリリース）｜スクリーンショット
大阪大学産業科学研究所の福井 健一准教授と同大学歯学研究科加藤隆史教授らの研究によれば、スマホやタブレット端末で録音された音から、個人の睡眠パターンを機械学習により可視化・評価するＡＩ技術を開発したそうです。
睡眠実験によれば、睡眠パターンの可視化については、睡眠時における脳波、呼吸、脚の運動、あごの運動、眼球運動（レム睡眠とノンレム睡眠）、心電図、酸素飽和度、胸壁の運動、腹壁の運動などを記録する「睡眠ポリソムノグラフィ検査」により推定された睡眠段階と高い関連が見られたそうです。
今回の研究成果を活用して、睡眠を管理するアプリの開発などができれば、睡眠障害を早期発見につながる可能性もあり、また、個人の睡眠パターンに合わせて、質の高い睡眠へ導く技術（照明やエアコンをコントロール）の開発なども期待されます。
■睡眠をモニタリングする方法に注目が集まっている！
睡眠をモニタリングする方法として、これまで着衣型ウェアラブルデバイスやFitbitのようなリストバンド型ウェアラブルデバイスを紹介してきました。
何も装着しないで睡眠をモニタリングする方法（AIアルゴリズムを使用して無線信号を分析し測定値を睡眠ステージに変換）を開発｜MIT・マサチューセッツ総合病院によれば、MITとマサチューセッツ総合病院の研究者は、睡眠障害の診断・研究を容易にするために、身体にセンサーを取り付けずに睡眠ステージをモニタリングする方法を開発しました。
デバイスには高度なAIアルゴリズムが使用され、人の周りの無線信号を分析し、その測定値を睡眠ステージ（浅い睡眠、深い睡眠、レム睡眠）に変換します。
健康なボランティア25名にこの手法でのテストを行なったところ、80%の正確さで、EEG（脳波：Electroencephalogram）測定に基づく睡眠の専門家によって決定された評価の精度に匹敵するものだったそうです。
また、睡眠時無呼吸症候群の検査のためには、ポリソムノグラフィー(PSG)という、指先につける機器だけではなく、心電図や脳波、鼻や口の気流測定、いびき音の測定、腹部の動きなどを見るセンサーなどを装着して、一晩休むという検査方法があることも紹介してきました。
■まとめ
睡眠をモニタリングする方法の開発に注目が集まっており、今回の研究では、スマホやタブレット端末で録音された音から、個人の睡眠パターンを機械学習により可視化・評価するＡＩ技術が開発されました。
この仕組みを用いれば、睡眠障害に関する研究が研究室から家庭へと移る可能性があり、研究がますます進むことが期待されます。
Meet the 3rd generation Nest Learning Thermostat
スマートホームのデバイスの一つとしてスマートサーモスタット「Nest」というさまざまなセンサーと人工知能が搭載された温度を調節する装置で、Nestと電化製品との連携によって、室温を快適に保ちながら、節電＆省エネもできるというものを以前紹介しましたが、今回MITが開発したワイヤレスで睡眠をモニターできる技術や録音された音から、個人の睡眠パターンを機械学習により可視化・評価するＡＩ技術を組み合わせれば、寝室をより快適にするためのデバイスにもなるのではないでしょうか？
RFID Light Bulb: Enabling Ubiquitous Deployment of Interactive RFID Systems
ディズニー研究機関、RFIDリーダー内蔵LED電球を開発–新規インフラ敷設が不要
（2017/8/4、CNET JAPAN）
Walt Disneyの研究機関Disney Researchは、RFIDリーダーやネットワーク通信機能を組み込んだLED電球を開発。電球用ソケットにねじ込んで構築、拡張できるRFIDシステムを提唱した。
また、Disney Researchが開発したRFIDリーダーやネットワーク通信機能を組み込んだLED電球と組み合わせるというアイデアも面白そうです。