YUNOへの旅06|彼らは本当に食べたのか？YUNOがお教えします
家を空けるとき、給餌器がフードを出したかどうかは一番大きな問題ではありません。あなたのペットが実際に食べに来たのか、まだどのくらいのフードがボウルに残っているのか、そして次の給餌が本当に必要なのか、が問題になることがよくあります。
多くの自動給餌器は、フードが排出されたことを教えてくれます。しかし、それが常にペットが実際に食べたことを意味するわけではありません。また、ボウルにまだどのくらいのフードが残っているかも教えてくれません。
YUNOでは、カメラとAIが実際の給餌プロセスのより多くの部分を理解することを目標としました。このシステムは、フードの排出を認識するだけでなく、猫がボウルに近づき食事を始めるのを検知するように設計されています。
YUNOは、基本的な給餌ログ以上の確認ができるよう、フードの排出と食事行動の両方を認識するように設計されています。食べ残し問題
もう一つ重要な課題がありました。YUNOがボウルに残っているフードの量をどう理解するかということです。
大量のフードがすでに残っている場合、さらに排出し続けると、新しいフードが古いフードの上に積み重なってしまう可能性があります。時間が経つと、フードが空気に触れる時間が長くなり、鮮度、食感、歯ごたえに影響を与える可能性があります。
そのため、私たちはYUNOの食べ残し検出アルゴリズムを開発しました。
YUNOはボウルをどう読み取るか
MobileNetベースの画像認識モデルを搭載したYUNOの食べ残し検出アルゴリズムは、ボウルに残っているフードのレベルを「いっぱい」「半分」「少ない」「空」の4段階で認識するように設計されています。
YUNOは、単一のYes/Noのフードチェックではなく、実際の給餌プロセスの一部としてボウルを読み取ります。実際のボウル、実際のフード、実際の家屋での訓練
実際の家庭は管理された実験室環境ではありません。ステンレス製のボウルを使用する人もいれば、陶器製のボウルや暗い色のボウルを使用する人もいます。ドライフードは黄色、茶色、暗い色、小さいもの、大きいもの、丸いもの、不規則な形のものなど様々です。また、ボウルにはカスや残留物、長期間の使用による痕跡があるかもしれません。
アルゴリズムが理想的な条件下でしか機能しない場合、日々のペットケアを真にサポートすることはできません。堅牢性を向上させるため、YUNOの食べ残し検出機能は、以下を含む幅広い実世界のデータで訓練・テストされました。
- 様々なボウルの形、色、素材
- 様々なドライフードの色、サイズ、食感
- 明るい昼光、薄暗い室内光、夜間視認条件
- きれいなボウル、カスが残っているボウル、長期間使用による残留物があるボウル
ボウルがいっぱいの場合の例は、YUNOがすでに十分なフードが残っていることを理解するのに役立ちます。
半分のレベルの例は、YUNOが異なる条件下で中程度の食べ残しを認識するのに役立ちます。
少量のレベルの例は、散らばったドライフードをほとんど空のボウルと区別するのに役立ちます。
空のボウルの例には、きれいなボウル、カス、残留物、長期間の使用痕が含まれます。フードを出すことから給餌を理解することへ
私たちの社内テストデータセットでは、YUNOはテストされたボウルの種類、ドライフードの種類、照明条件全体で食べ残しレベルの認識において99%以上の精度を達成しました。
これにより、YUNOは単にフードがあるかどうかを確認するだけでなく、ボウルの実際の状態をよりよく理解し、すでに十分なフードが残っている場合に不必要な排出を減らすことができます。
ユーザーにとって、これは不必要な繰り返し給餌の減少、フードが長時間空気に触れることの減少、そして離れた場所から確認する際の安心感につながります。
ペットにとって、これはより思慮深く一貫した給餌体験を意味します。
YUNOはただ給餌するだけではない
YUNOは、「給餌器がフードを出したか？」という問いに答えるためだけに設計されたのではありません。「私のペットは食べに来たか？」「フードはどれくらい残っているか？」「次の給餌は本当に必要か？」という問いに答える手助けをするために設計されました。なぜなら、真にスマートな給餌とは、単にスケジュール通りにフードを出すことではないからです。それは、毎回の食事の前後で何が起こるかを理解することなのです。
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