講演情報
[4Yin-B-05]故障診断における知識グラフとベイジアンネットワークの実務的統合開発
石川 智朗1、〇大西 智也1、根本 伸樹1 (1. 株式会社東芝)
キーワード：
故障診断、知識グラフ、ベイジアンネットワーク
故障診断分野では、データ不足や異常事例の希少性により、機械学習に基づく診断手法の適用が困難な場面が多い。知識グラフは専門家知識を体系的に保持できる利点を持つものの、「どのセンサ値がどう観測されたか」といったを行う点では十分とは言えない。この欠点を補うために、本研究では、知識グラフとベイジアンネットワークを組み合わせた実務的な故障診断モデルを提案する。知識グラフにより原因候補を縮約し、その部分集合に対して小規模なベイジアンネットワークを構築することで、確率を用いたと原因の優先順位付けを可能にする。さらに、条件付き確率表の設定においてはデータ駆動ではなく、専門家知識に基づく事前分布設計が重要である点を整理し、正常データ過多による推論の偏りへの対処方針も示す。本検討により、データ不足環境でも専門家知識を活かした実用的な故障原因推定が可能となる。