Penbe ～勉強したくなる魔法のペン～

Penbeによって取得される加速度データの説明を、以前させていただきました。

このデータをAI（Deep Learning）によって分析していくことになります。 様々な分析をしようとすると、大量のデータが必要になりますが、試作品である現時点でも、ある程度できています。 今回は、AIによる分析の部分を書かせていただきます。

以前取得したデータは、「書いている」「振っている」「置いている」時の下記データです。 「書いている」データのみ再掲しますが、加速度センサの動きがわかっていただけると思います。

このデータから、AIをつかって分析/分類すると、下記の図のようになります。 見慣れないグラフだと思いますので、少し解説させていただきます。 縦軸が、実際使っている様子を見て、人間が判断した正しい結果です。 実際筆記動作を行っているときは「書いている」、振っているときは「振っている」、置いている時は「置いている」と分類されています。 次に横軸は、AIをつかって、その動作を予測したものになります。 一度、正解と紐付けたデータをつかって学習モデルをつくった後に、データを読み込ませて、どの程度の精度がでるか検証します。

100% 正確に出る場合は、実際の「置いている」AI予想の「置いている」、実際の「書いている」AI予想の「書いている」、実際の「振っている」AI予想の「振っている」という対角方向が「濃い緑」で、それ以外は「黄色」になります。 今回は、データも少なく、書いていると言ってもペンを持ち上げたり通常の筆記とは違う動作も混ざるので、対角部分以外でも少し緑が混ざってしまっています。 　※AIのアルゴリズムには、Deep Learningの中のTransformerを使用しています。

引きつづき、様々なデータを解析、分析、分類していきたいと思いますので、ご期待ください。