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エッジAIのエイシング、数キロバイトの超省メモリで追加学習可能な異常検知アルゴリズムを開発

AI Start Lab 編集部 2021.12.2
エッジAIアルゴリズムを開発・提供する株式会社エイシングは、新たな異常検知アルゴリズム「MSAT++(メモリー・セービング・アノマリー・トラッカー・プラスプラス)」を開発したと発表した。

「MSAT++」はモデルサイズが数KBほどの省メモリであることに加え、機械への搭載後も学習を行うことで、異常検知対象の個体差補正を実現。より賢い異常検知を可能にする。

工場で高まる異常検知ニーズと課題


近年、DXが推進される中で、活用シーンのひとつである「異常検知」に注目が集まっている。

製造業の工場でも、生産性向上や効率的なメンテナンスの実現のため、機器の状態を監視しながらメンテナンス時期を決定するCBM(コンディション・ベースド・メンテナンス)の導入が進んでいる。CBMは、機械につけられた複数のセンサの値から、機械に異常が起きていないかを判定。

しかし、

  • 設備からデータを収集・分析するための一連のシステムが複雑になってしまう
  • トラブルが発生しない限り異常データが取れないため、異常検知モデル構築が困難
  • 搭載先の個体差 / 環境差等に合わせて数多くの異常検知モデルを構築する必要がある

など、導入までに課題が複数存在しており、工場における異常検知の実現が困難となっていた。

工場での異常検知を実現する、エイシングの独自アルゴリズム「MSAT++」



今回エイシングが開発したアルゴリズム「MSAT++」は、工場での異常検知を実現する。

まず、特徴の一つであるモデルサイズであるが、数KBと非常に軽量であり、センサへの搭載も可能。簡素なシステム構成ができる。また、異常データがない状態でのモデル構築、運用中の学習によって賢く育てていくことが可能。搭載先の機械や、運用環境、原材料のデータ特性を学習することで、個体差/環境差へ適応する。

「MSAT++」の以上の特徴から、これまでさまざまな課題があるとされていた工場への異常検知アルゴリズムの導入も可能となる。


プレスリリース
https://aising.jp/news/11269/

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WRITTEN by

AI Start Lab 編集部

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