複数のデータ間に生じる時間のずれを自動補正するAIを開発――インフラ設備や製造装置の異常予知、検知や動作解析の精度を向上 東芝

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東芝は2020年6月2日、インフラ設備や製造装置の異常予知、検知や動作解析の精度を高めるAI(人工知能)技術「Lag-aware Multivariate Time-series Segmentation (以下、LAMTSS)」を開発したと発表した。

LAMTSSは、設備や装置に取り付けた複数のセンサー由来の複数の時系列データセットにおいて、データ間に生じる時間のずれを自動補正する技術。動的計画法に基づく動的時間伸縮法により、度々発生するわずかな波形のピークのずれを自動で合わせ込むことが可能となっている。動的計画法とは、解きたい問題を、よりサイズの小さな等価の問題に分解することによって計算時間を削減する最適化手法のことである。

人工データを用いた性能評価では、従来技術と比較して10分の1以下の誤差で異常発生などデータに変化が起きた時刻を検出することが可能となった。本技術により、大規模インフラシステムなど、多数のセンサーが組み込まれている場合でも、複数のデータ間の時間のずれを補正でき、今後、リアルタイムでの異常予知や検知に加えて、異常の根本原因の特定や動作解析への適用により生産性の向上が期待できる。

同社は今後LAMTSSの精度をさらに高め、さまざまな時系列データに対する有効性を確認する。また、インフラや製造分野などの異常検知技術への展開を目指す。

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