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公開番号2025138217
公報種別公開特許公報(A)
公開日2025-09-25
出願番号2024037177
出願日2024-03-11
発明の名称推論装置、空調システム及び学習装置
出願人三菱電機株式会社
代理人弁理士法人高田・高橋国際特許事務所
主分類F24F 11/62 20180101AFI20250917BHJP(加熱;レンジ;換気)
要約【課題】ユーザがウェアラブルデバイスを装着する煩わしさを伴うことなく、ユーザ個人に適した条件で空調装置の運転の開始及び停止の少なくともいずれかを行うことができる推論装置等を提供する。
【解決手段】推論装置200は、ドップラーセンサが人体に非接触で検出した前記人体の脈波データから生成された推論用データを取得する推論用データ取得部210と、推論用データから空調装置2の運転内容を推論する推論部220とを備える。推論される空調装置2の運転内容は、空調装置2の運転の開始及び停止の一方又は両方を含む。
【選択図】図5
特許請求の範囲【請求項１】
ドップラーセンサが人体に非接触で検出した前記人体の脈波データから生成された推論用データを取得するデータ取得部と、
前記推論用データから空調装置の運転内容を推論する推論部と、を備え、
前記運転内容は、前記空調装置の運転の開始及び停止の一方又は両方を含む推論装置。
続きを表示（約 860 文字）【請求項２】
前記推論用データは、前記脈波データから生成された前記人体のストレス指標データを含む請求項１に記載の推論装置。
【請求項３】
前記推論用データは、前記空調装置が設置された空間の室温データをさらに含む請求項１に記載の推論装置。
【請求項４】
前記運転内容は、前記空調装置の設定温度、設定湿度及び風量の少なくともいずれかをさらに含む請求項１に記載の推論装置。
【請求項５】
請求項１から請求項４のいずれか一項に記載の推論装置と、
前記空調装置と、を備え、
前記空調装置は、
対象空間内の空気調和を行う空調手段と、
前記空調手段を制御する制御部と、を備え、
前記制御部は、前記推論部から出力された前記運転内容に従って、前記空調手段の運転の開始及び停止の一方又は両方を行う空調システム。
【請求項６】
学習用データを取得するデータ取得部と、
前記学習用データを用いて、学習済モデルを生成するモデル生成部と、を備え、
前記学習用データは、ドップラーセンサが人体に非接触で検出した前記人体の脈波データから生成されたデータと、空調装置の運転内容とを含み、
前記学習済モデルは、前記脈波データから生成されたデータから前記空調装置の前記運転内容を推論するためのモデルであり、
前記運転内容は、前記空調装置の運転の開始及び停止の一方又は両方を含む学習装置。
【請求項７】
前記学習用データは、前記脈波データから生成された前記人体のストレス指標データを含む請求項６に記載の学習装置。
【請求項８】
前記学習用データは、前記空調装置が設置された空間の室温データをさらに含み、
前記学習済モデルは、前記脈波データから生成されたデータ及び前記室温データから前記空調装置の前記運転内容を推論するためのモデルである請求項６又は請求項７に記載の学習装置。

発明の詳細な説明【技術分野】
【０００１】
本開示は、推論装置、空調システム及び学習装置に関するものである。
続きを表示（約 1,700 文字）【背景技術】
【０００２】
人体の血流を検出する血流センサを有するウェアラブルデバイス、及び、少なくとも空気の温度を調整可能な空調装置と通信する通信部と、血流センサによる検出結果を通信部が受信すると、当該検出結果に基づいて空調装置を制御する制御信号を通信部が送信するように制御する制御部と、を備える電子機器が知られている（例えば、特許文献１参照）。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
特開２０２１－１４８３６１号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
しかしながら、特許文献１に示されるような技術においては、ユーザがウェアラブルデバイスを装着する必要があり煩わしい。
【０００５】
本開示は、このような課題を解決するためになされたものである。その目的は、ユーザがウェアラブルデバイスを装着する煩わしさを伴うことなく、ユーザ個人に適した条件で空調装置の運転の開始及び停止の少なくともいずれかを行うことができる推論装置、空調システム及び学習装置を提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
本開示に係る推論装置は、ドップラーセンサが人体に非接触で検出した前記人体の脈波データから生成された推論用データを取得するデータ取得部と、前記推論用データから空調装置の運転内容を推論する推論部と、を備え、前記運転内容は、前記空調装置の運転の開始及び停止の一方又は両方を含む。
【０００７】
本開示に係る空調システムは、上記の推論装置と、前記空調装置と、を備え、前記空調装置は、前記対象空間内の空気調和を行う空調手段と、前記空調手段を制御する制御部と、を備え、前記制御部は、前記推論部から出力された前記運転内容に従って、前記空調手段の運転の開始及び停止の一方又は両方を行う。
【０００８】
本開示に係る学習装置は、学習用データを取得するデータ取得部と、前記学習用データを用いて、学習済モデルを生成するモデル生成部と、を備え、前記学習用データは、ドップラーセンサが人体に非接触で検出した前記人体の脈波データから生成されたデータと、空調装置の運転内容とを含み、前記学習済モデルは、前記脈波データから生成されたデータから前記空調装置の前記運転内容を推論するためのモデルであり、前記運転内容は、前記空調装置の運転の開始及び停止の一方又は両方を含む。
【発明の効果】
【０００９】
本開示に係る推論装置、空調システム及び学習装置によれば、ユーザがウェアラブルデバイスを装着する煩わしさを伴うことなく、ユーザ個人に適した条件で空調装置の運転の開始及び停止の少なくともいずれかを行うことができるいう効果を奏する。
【図面の簡単な説明】
【００１０】
実施の形態１に係る空調システムの全体構成を模式的に示す図である。
実施の形態１に係る空調システムが備える空調装置の構成を示す図である。
実施の形態１に係る空調装置の室内機制御部の構成を示す図である。
実施の形態１に係る空調システムが備える計測装置の構成を示す図である。
実施の形態１に係る推論装置の構成を示すブロック図である。
実施の形態１に係る推論装置の動作例を示すフロー図である。
実施の形態１に係る学習装置の構成を示すブロック図である。
実施の形態１に係る学習装置におけるニューラルネットワークの一例を示す図である。
実施の形態１に係る学習装置の動作例を示すフロー図である。
実施の形態１に係る学習装置の別例の構成を示すブロック図である。
実施の形態１に係る学習装置の別例の動作例を示すフロー図である。
実施の形態１に係る推論装置及び学習装置の機能を実現する構成の一例を示す図である。
【発明を実施するための形態】
（【００１１】以降は省略されています）

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