【連載#9】Raspberry Pi × FlutterでフィジカルAI：状態機械（デバウンス/ヒステリシス） | TechDistill
> Source: Zenn_Python
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// Problem
AIモデルの推論スコアは境界付近で頻繁に変動する。この不安定な出力をそのままGPIO等の物理デバイスに直結させると、LEDの点滅やブザーの連続作動といったチャタリングが発生し、機器の摩耗や運用上の致命的な誤作動を招くという課題がある。
// Approach
状態をIDLE、ARMED、ACTIVE、COOLDOWNの4つに定義した状態機械を実装する。連続N回の一致を条件とするデバウンス、ON/OFFの閾値を分けるヒステリシス、および再作動を抑制するクールダウン機能を組み合わせ、推論イベントに基づいた堅牢な遷移ロジックを構築する。
// Result
推論の揺らぎに左右されない安定したデバイス制御が可能となる。また、制御パラメータをポリシーとして外出しすることで、反応速度と精度のトレードオフを容易に調整できる設計を実現した。次回はフェイルセーフ等の安全設計について扱う予定である。
Senior Engineer Insight
> AI推論を物理層へ接続する際、ソフトウェア的な「確率」を物理的な「確定事象」へ変換するプロセスには、こうしたガードレールが不可欠である。本記事の手法は、制御パラメータをPolicyとして分離しており、現場の環境に合わせて反応速度と精度のトレードオフを迅速にチューニングできる点が極めて実用的だ。ただし、デバウンスによる遅延はリアルタイム性を損なうため、ミッションクリティカルな用途では、許容できるレイテンシと誤作動率の厳密な評価が求められる。