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生技院J.P.YOON(ユン・ジョンピル)博士が開発したXAIモデルと周波数変化による設備の故障有無を診断している。

2021.07.30 18:51

企業たちは人工知能(AI)を新しい機会として用いるのは勿論、一部ビジネスの問題解決にも適用している。
AIの発展とともに更なるビジネス機会も生まれることでAIの使用率はうなぎ上りの状態である。

ただし、AIが一般的な業務で意志決定を行うなど、もっと核心的な業務に横展開はしているが、
決定した最終結果の根拠と導出過程の妥当性は提供できない水準である。
また、エラーの原因を即に分からず、なぜこのような決定を出したか開発者すら把握できないことで
「ブラックボックスが存在するAIには依存しない」との認識もまた増えている。

故にAIの決定や答えをAIが自ら、人が理解できる形で説明や提示できる「説明可能なAI」が核心的なビジネスに必須と要られている。
特に重要工場及び工程のインプロセス、または設備や装備にはごもっとも。

それで韓国生産技術研究院(以下、生技院)が浦項(ポハン)工科大学校とともに製造設備の故障兆候をディープラーニング技術で確認し、
その原因と判断基準を見える化してくれる「説明可能な人工知能(eXplainable AI. 以下、XAI) 」基盤の設備故障診断技術」を共同開発した。

今までの製造現場でのAI故障診断技術は設備が現在「正常または故障」という単純な判定情報のみを提供するだけで、
故障予測をどんな流れで提供したかに対した説明と根拠は出せない限界があった。

このようなAI動作解釈の困難さと、またも故障信号が入ったときに作業者がその原因を把握するためには
それぞれ違う方法で再分析したり、製造設備を直接確認しなければならないという煩わしさがあって、手間取ることであった。

このような問題を乗り越えるために生技院の先端メカトロニクス研究グループAI応用製造設備研究センターのJ.P.YOON(ユン・ジョンピル)博士と
浦項工大の電子電機工学科のB.G.PARK(パク・ブギョン)教授、M.S.KIM(キム・ミンス)学生研究員の共同研究チームは
設備に付けられている様々なセンサーから得られた時系列振動信号を利用し、設備状態をリアルタイムに診断してくれるXAIモデルを考案した。

大体の中核製造設備は一定な振動を発生する反復工程を行うため、周波数の変化から故障の徴候を発見することができる。
開発された畳み込みニューラルネットワーク(Convolutional Neural Network)は振動が一定な時には「正常」と、
周波数が歪まれたり流れが急に変わられた時には「故障」と判定する。

研究チームはセンサーから送られた基礎時系列振動信号を周波数の変換作業なしにそのまま入力値で活用する「End-to-End Model」を適用して
診断時間を大幅縮め、判定結果とともにその原因把握にも役に立つ周波数特徴も提供することで信頼性と活用度を高めた。

また、研究チームは正常・故障状態の分類に対したAIの判断基準を周波数領域から見える化する、
「周波数ドメイン基盤のグラデーション加重値クラス活性化マッピング(FG-CAM, Frequency-domain based Gradient-
weighted Class Activation Mapping)」アルゴリズムの開発研究も並行した。

このアルゴリズムはディープラーニングモデルが製造データを通じて自ら機械学習した正常・故障判断基準を作業者が理解しやすく
周波数として表現して、従来の技術では分かりづらかったAIの動作解釈を助けてブラックボックスの領域も減らしてくれる。

これによって作業者は製造設備の異常徴候が確認されたとたん、AIの判断を信じて故障診断を素早く行われるようになり、
またその原因探しもよりしやすくなった。

生技院のJ.P.YOON博士は「生技院の代表技術であるKey-tech(キーテク)の一つであり、 生技院と浦項工大が2020年7月に結んだ
AI基盤製造核心業務協約の初成果」とし、「反復的な振動信号が得られる製造設備、発電施設、回転機器、輸送機器などの診断に
幅広く活用できる基盤プラットホーム技術として現在、部品製造企業と実証事業も推進中」と述べた。

一方、この成果はIEEEのコンピューター科学及び産業工学分野で有名学術誌であるEEE Transactions on Industrial Informaticsに
「リニアモーションガイドのエラー診断のための説明可能な畳み込みニューラルネットワーク
(An explainable convolutional neural network for fault diagnosis in linear motion guide)」というタイトルで今年の6月掲載された。

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