作業者の物理的負荷を定量化し、作業動作の改善を提示するAI

着用型センサ・スーツのセンサーは基本的な人間の行動を認識するのに必要な30個以上の各身体部位の動きを微細に直接測定する。

このAI技術はディプロニンを基盤とする時系列データ処理技術を使用して動作で物理的負荷を定量化できるように、各身体部位の位置を​​組み合わせて特定動作のデータを認識することだ。

リアルタイム測定およびモデル作業者との差の比較評価を表示するテスト画面時間による物理的負荷評価の変化(左上) 不適切な動きのビデオ(右上) 時間経過による身体部位の状態変化(左下) 各身体部位の評価(右下)

現時代の製造やメンテナンス、運送、物流などの産業で熟練労働者が不足し、新規労働者の採用がますます難しくなる環境で、技術水準と労働力の保全は急がれる問題だ。 これと共に生産及び物流現場の勤労者の安全と健康を保障する意識が高まるにつれ、作業者の危険を予防し健康を維持する上で会社側の支援も非常に重要である。 労働者をより安全で健康に維持するためには、作業中の身体的負荷の水準を知らなければならない。

正確な身体ストレス分析は、作業者の安全を高め、健康を保護するのに重要だ。 従来の方法では固定カメラを使って労働者の活動を探知し記録する. しかし、この手続きは物理的負荷の定量的かつ安定的な評価を保障しない。

この問題を解決するために、ドイツ人工知能研究センター（DFKI）と日立（Hitachi, Ltd.）は共同でウェアラブルセンサースーツで作業者の身体各負荷を定量化し、物理的変形を感知·評価する新しいAI基盤技術を開発した。 このAI技術はウェアラブル装置（センサースーツ）のセンサーにより身体各部位の動作データを使用し、作業中の作業者の身体にかかる物理的荷重をリアルタイムで認識し可視化させた。

このAI技術により、各身体部位の動きにおけるモデル労働者（標準）との相違点について、労働者に効果的なフィードバックを提供することが可能となり、作業を支援し、危険な行動を防止することで作業者の安全を保障し、健康を管理し、様々な生産·製造現場での作業効率性の向上に貢献する。

着用型センサースーツのセンサーは、基本的な人間の行動を認識するのに必要な30以上の各身体部位の動きを細かく直接測定する。 収集されたデータは各身体部位の位置をあらかじめ予測する方法を学習したAI駆動モデルにより分析される。 このAI技術はディープラーニングを基盤とする時系列データ処理技術を使用し、動作における物理的負荷を定量化できるように各身体部位の位置を組み合わせて特定動作のデータを認識するものである。

またAI駆動モデルは、事前に測定されたモデル作業者の動作データと各身体部位に対する作業者の動作データを自動比較することで、各モデル間の重要な違いを説明する特定の動作及び身体部位を識別する。 結果的に作業者により高い物理的負荷を与える身体部位に対する評価を容易に行うことができる。

実験において、このAI基盤技術は行動の物理的負荷に対する定量的価値のリアルタイム評価を行うことができることを確認し、悪い動作を含む動作については腰と膝の動きがモデル作業者と異なるように各身体部位に対するフィードバックが上記写真のように提供されることが確認された。

一方、日立やDFKIは新たに開発されたこの人工知能技術を活用し、スポーツやエンターテインメントのような他の産業にも適用されるものと期待している。