核心概念
人間の日常生活を理解するための人工知能技術の研究と開発に焦点を当てる。
要約
2024年、第3回Human Understanding AI Paper Challengeの研究論文コンペティションが開催される。
参加者に提供されるデータセットが紹介され、データ処理と学習モデル開発に関連する問題が要約されている。
データセットは2020年から2023年までの多様な研究を促進する目的で使用されてきた。
今年のコンペティションでは、個々の睡眠パターン、感情状態、ストレスレベルへのさまざまな日常体験の影響を探求する研究に焦点が当てられている。
スマートフォンやスマートウォッチから収集されたセンサーデータを分析し、睡眠品質、感情反応、ストレスレベルに関連する7つの指標を推測できる堅牢な学習モデルを開発することが目的となっている。
Introduction:
人間行動の多面性を理解するためには、多重センサーとユーザーレコードから得られた広範囲なライフログを体系的に収集・分析することが不可欠である。
Dataset composition:
2024年の論文コンペティション用に提供されるデータは3つの異なるデータセットから構成されており、トレーニングデータセットは2020年から収集した情報を含んでいる。
Key sensor data items and their corresponding data collection intervals:
スマートフォンやスマートウォッチから収集された主要なセンサーデータ項目とそれらのデータ収集間隔について概要が提供されている。
Metrics to be identified:
日次調査記録および睡眠センサーデータに基づく1日あたり参加者ごとに導出された7つのメトリクス(Q1〜S4)が示されている。
Submission format and evaluation method:
学習モデルの推論結果はCSV形式で提出し、各メトリック(Q1〜S4)用のバイナリ値(0または1)が含まれている必要がある。
Conclusion:
第3回Human Understanding AI Paper Challenge参加者向けに必要な指定データセットが紹介・詳細化されており、今年度の挑戦では最も優れた学習モデルや技術が開発されることが期待されている。
統計
2020年から10,000時間以上のセンサーデータを22人分収集
2023年も同様実験プロトコルで長期ライフログデータ収集