目的
本研究課題では、多種多様なIoT デバイス、各種シミュレーションツールから得られるビッグデータを学習し、予測、要因分析、トラブル予知、行動最適化のための情報提供をリアルタイムに行うAI技術基盤を開発します。
研究概要
製造業とIoTを巡る環境が急速に変化し、生産性、品質向上、省エネルギー化のためのスマート工場に関する技術開発が必要不可欠になっています。設備から稼働状態などの情報をリアルタイムに収集し、人の指示を介さず自律的に判断し、工程を最適化して、高い品質の製品を効率的に生産することが望まれます。本研究ではまず、これまで研究開発代表者らが開発した時系列ビッグデータ解析技術を発展させ、既存の深層学習に基づく技術では実現できなかった高い精度の予測や要因分析、リアルタイム学習、出力結果の説明を可能とする革新的なAI技術を確立します。そして、企業と連携し、シミュレーションを活用しつつも製造工程を最適化するためのAIソフトウェアを開発します。
連携機関
三菱重工エンジン＆ターボチャージャ、三菱重工工作機械、ソニーセミコンダクタマニュファクチャリング、トヨタ自動車、富士通研究所
関連事業
科学技術振興機構（JST）未来社会創造事業「超スマート社会の実現」領域（運営統括：前田 章）における研究課題「複雑事象のモデリングによる知的支援システムの開発」（研究代表者：櫻井保志）
URL: https://www.jst.go.jp/mirai/jp/program/super-smart/index.html
その他の関連研究課題
その他のongoing projects は、ただいま公開準備中となっております。
関連技術
- StreamScope@CIKM’19 [準備中]
- CubeMarker@ICDM’19 [準備中]
- OrbitMap@SIGKDD’19 [準備中]
- RegimeCast@SIGKDD’16 [link]
- AutoPlait@SIGMOD’14 [link]
- CompCube@WWW’16 [link]
その他のソフトウェアや関連資料（pdf, pptx, ソースコード）は[こちら]で公開しています。
その他の関連事業
- （現在整備中です）
- 総務省 SCOPE 若手ICT研究者等育成型研究開発 「IoTビッグデータのための非線形解析システムの研究開発」（代表：松原靖子、2016~）
- JST さきがけ（社会デザイン）「複合時系列イベントストリームに基づくリアルタイム将来予測と社会行動支援サービスの構築」（代表：松原靖子、2016~）
受賞
- （現在整備中です）
- IPSJ山下記念賞
- DEIM2014 最優秀論文賞受賞