Transformerを用いた多次元時系列データの異常予兆検知

Research Project

Project/Area Number	24K20777
Research Category	Grant-in-Aid for Early-Career Scientists
Allocation Type	Multi-year Fund
Review Section	Basic Section 60080:Database-related
Research Institution	Chuo University
Principal Investigator	丸千尋中央大学, 理工学部, 助教 (60979607)
Project Period (FY)	2024-04-01 – 2029-03-31
Project Status	Granted (Fiscal Year 2024)
Budget Amount *help	¥4,810,000 (Direct Cost: ¥3,700,000、Indirect Cost: ¥1,110,000) Fiscal Year 2028: ¥650,000 (Direct Cost: ¥500,000、Indirect Cost: ¥150,000) Fiscal Year 2027: ¥650,000 (Direct Cost: ¥500,000、Indirect Cost: ¥150,000) Fiscal Year 2026: ¥1,560,000 (Direct Cost: ¥1,200,000、Indirect Cost: ¥360,000) Fiscal Year 2025: ¥650,000 (Direct Cost: ¥500,000、Indirect Cost: ¥150,000) Fiscal Year 2024: ¥1,300,000 (Direct Cost: ¥1,000,000、Indirect Cost: ¥300,000)
Keywords	異常予兆検知
Outline of Research at the Start	本研究では、多次元時系列データを対象に、異常発生前に通常とは異なる状態となり得る兆候を検知する「異常予兆検知」の実現を目指す。現時点で提案されている異常予兆検知モデルは、正常データ及び異常データから成る学習データを用いてそれぞれの特徴を予め学習している。これにより、異常が発生する前の特徴に類似したデータが現れると、異常発生の前兆として検知することが可能になる。しかし、学習済みの異常予兆検知モデルは、学習データに含まれない未知の異常について、異常発生の前兆を検知することが困難である。申請者は、未知の異常に対しても、異常発生の前兆を検知することが可能な異常予兆検知モデルを開発することを目指す。