2017年6月16日金曜日

BLOCKSを使って位置を予測

Google Next TOKYO 2017が大盛況のうちに終わりました。

今回の会場では、セミナー会場やイベント会場の混雑具合をリアルタイムに表示していました。


この機能は、実はMAGELLAN BLOCKSの機械学習サービスを使って計測しているのです。

どういうことなのか、ちょっとだけ解説。

スマートフォンって、Wifiをオンにしていると、定期的にprobeデータというパケットを送信します。つまり信号を出すわけです。

この信号は、ちょっと工夫すれば受信することができます。
そしてこの時に、信号がどのくらいの強さで見えているのかという情報、信号強度というのですが、そうした情報も取ることができます。

で、その信号強度は、信号を出しているスマホと、例えば今回収集につかったRasberry Piとの距離や、途中の遮蔽物の存在・材質などによって微妙に変わります。

この微妙に変わるということを利用すると、機械学習が場所ごとの特徴を掴み、来場者の位置を予測することができるようになるわけです。

場所ごとにどのように見えるかは、事前に何箇所かで計測し、BLOCKSに学習させておきました。

イベントがオープンしてからは、来場者のスマホが出すパケットを、Rasberry Piが計測。集めた情報をBLOCKSのIoT機能を使って収集。そのデータを元に、機械学習を使って緯度経度を予測しました。

もちろん、学習した地点ではなくても、位置を予測することができます。

しかも、利用者に特別なソフトやハードを配布することなく、極めて安価に時間帯別の混雑を高い精度で調べることができる。

機械学習を利用すると、こんなこともできるというデモ。
こういう機械学習機能は、Googleが提供しているのではなく、BLOCKSが実現してるんだよ。

その話、ちょっと聞かせて。という方は、ぜひこちらまでお問い合わせください。

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