일본산업뉴스요약

공장 등의 인프라 이상 감지
도시바, 파형데이터를 AI로 분석/ 정상 데이터만으로 이상 감지

도시바는 공장의 설비에 있는 센서 등으로 측정한 정상치 데이트에서, 인공지능(AI)으로 이상을 감지하는 기술을 개발하였다. 이상치 데이터를 AI에 학습시키지 않아도 파형데이터로 정상인지 여부를 판별할 수 있다. 공장 등 인프라의 이상 감지시스템으로서 실용화를 목표한다.

공장에서는 다양한 센서로 온도나 압력 등을 측정하여 설비가 정상적으로 가동하고 있는지를 확인한다. 지금까지는 정상치와 이상치 데이터를 AI에 입력하여 각각의 특징을 학습시킬 필요가 있었다. 그러나 공장 설비의 경우는 정상치 데이터와 비교하여 이상치 데이터가 압도적으로 적은 경우도 많아 AI에 의한 감지 정밀도가 향상되지 못하는 요인이었다.

도시바는 AI에게 정상치 파형데이터만을 입력하여 그 특징을 결정하도록 설정하였다. 정상치 파형의 특징이 나타나지 않는 데이터를 이상치 데이터로서 인식함으로써 이상치 데이터를 AI에게 학습시키지 않아도 정상인지 아닌지를 분류할 수 있다.

이상치 데이터가 정상치의 100분의 1밖에 되지 않는 11종류의 데이터로 정밀도를 확인하였다. 기존 방법과 비교하여 감지 정밀도가 평균 9% 높아졌다.

새로운 방법은 주류인 심층학습은 사용하지 않고 기존의 기계학습을 이용하여 AI가 이상치라고 판단한 근거를 제시할 수 있었다. 판단 근거를 제시할 수 없는 심층학습을 사용하는 것보다도 공장 등의 사회 인프라에는 사용하기 쉬운 기술이다. 그룹회사에의 도입을 목표하고 있으며 타사에 판매하는 것도 검토 중이다. 성과는 미국에서 개최한 국제전기전자공학회(IEEE) 국제회의에서 발표하였다.

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