NextDrive聯齊科技與日本關東學院大學 - 中野幸夫教授共同簽署合作協議，雙方預計將以中野教授於電力觀測領域之研究成果為合作導向，並以NextDrive聯齊科技自主研發的物聯網閘道器Cube J作為硬體基礎，共同開發在老人照護領域的機器學習相關應用。

合作開發機器學習應用，透過智能電表關注獨居老人生活狀況

中野幸夫 教授是日本關東學院大學理工學院 - 電力工程所指導教授，主要研究領域為智能電網、智能電錶應用及電力節約等，其在2016年發表的論文曾榮獲日本『電氣學會-電氣學術振興賞』殊榮。近年來，中野教授的研究領域主要聚焦在高齡獨居老人的觀測系統，希望借助『電力可視化』的具體應用，關注高齡化社會獨居老人照護問題。

根據 2017 年最新統計數據，日本 65 歲以上老年人口比例已達到 27.7%，創下歷史新高，老年人口總數更來到 3514 萬人。不斷老化的人口結構，也使中年族群負擔增加，鄉村青壯年人口必須外移尋找工作機會，卻也造成獨居老人問題日益嚴重，根據統計，每年約有 4 萬名獨居老人在無人察覺情況下『孤獨死』。

面對醫療進步所衍生的老人照護問題，關東學院大學中野幸夫 教授將其在電力分析的機器學習演算法研究，應用到了獨居老人生活觀測領域，此演算法主要透過觀測電流諧波變化，分析當前電力使用狀況，觀察獨居老人用電是否異常，或有不正常使用頻率，藉此及早發現潛在的危險因子，及時給予獨居老人適當的探訪和援助。目前，中野 教授已將此概念的簡易模型於東京荒川區，對 500 名獨居老人進行實驗示範，驗證系統執行可行性。

而NextDrive聯齊科技甫於日本上市的Cube J物聯網閘道器，內建符合日本通訊規範的Wi-SUN模組，可無線連接智能電表並使『電力可視化』，讓使用者可藉由專用APP觀測居家或店舖的電力使用狀況，藉此提升電力使用效率並達成節能的目標。除了硬體設備Cube J外，NextDrive聯齊科技於軟體、APP及雲端分析亦均為自有技術，因此，本次與中野教授之合作，期待能共同整併人工智能的機器學習演算法於Cube J中，並強化數據搜集後對老人用電模式的具體分析。

中野幸夫 教授近年於用電分析的研究成果斐然，其中，透過觀測諧波電流變化的演算法，推估即時的家用電器及電力使用狀況之研究，更發現可被廣泛使用於獨居老人的使用情境，例如，觀測居家是否有異常的電力使用頻率，或家用電器如廚房電燈、冷暖裝置是否長時間未被關閉，藉此及早給予獨居老人生活上的援助。而此演算法中，亦具備了機器學習的功能，透過數據的累積能使電器的分析資訊更加精確、即時，在現有合作計畫中，中野教授與NextDrive聯齊科技預計將此演算法導入Cube J物聯網閘道器，增加其未來的普及性並降低使用門檻。

由於Cube J為目前世界最小的物聯網閘道器，可透過Wi-SUN的無線通訊方式與智能電表連結，且已於日本市場開始販售，若將此電流觀測的演算法整併於Cube J，將可迅速的推廣至需求用戶的使用場景，並在原有的智能解決方案基礎下，大幅降低使用門檻。除此之外，搭配Cube J本已具有的『電力可視』、『溫濕感應精靈』、『動作感應精靈』及『健康照護』等週邊裝置，將可擴增智慧家庭及居家安全的相關應用。另外，NextDrive聯齊科技本次與中野教授合作另一重點項目為數據的搜集，由於此演算法將產生大量的電器及機器學習數據，NextDrive的雲端技術團隊將可在此合作中，提供大量數據儲存及雲端運算技術。

未來，在雙方技術完成整併並通過實驗測試後，此合作項目預計能搭配日本經產省的智能電表2024年全面普及方案，順利導入一般家庭用戶，更能有效解決日本潛在近600萬名獨居老人的安全漏洞，為日益迫切的高齡照護問題，提供實際可行的解決方案。