[1I3-GS-10f] AI応用：製造・検査・工程最適化

13:55 〜 14:10

[1I3-GS-10f-02] 説明性向上マルチモーダルAIによるMOCの異常予見潜在的異常発見に向けたアテンションによる実験的分析

〇中井 淳一¹、藤村 拓弥²、浅野 憲司¹、若松 智之¹、戸田 智基² (1. 株式会社アドヴィックス、2. 名古屋大学)

キーワード：

マルチモーダル説明AI、異音検知、アテンション

弊社では，主力製品であるMotor on Caliper（MOC）を題材にDX推進に向けた研究開発を行っている．特に，製造工程の性能検査において，現状の仕組みでは捉えられていない潜在的異常や異常の兆候の発見に向けて，人工知能技術の導入に取り組んでいる．本研究では，深層学習に基づく潜在的異常の発見に向けた実験的分析を実施する．検査対象となる観測信号に対して，正常・異常を学習した分類器の出力に影響を与えない成分を除去するマスクを学習することで，異常検出に寄与する成分の特定を試みる．分析の結果，現状の性能検査において考慮していなかった成分が存在すること，また、その成分が潜在的異常に起因する可能性があることが明らかとなった．