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2021 Fiscal Year Research-status Report

文献を解読し第一原理モデルを自動構築する人工知能の開発

Research Project

Project/Area Number 21K18849
Research InstitutionKyoto University

Principal Investigator

加納 学  京都大学, 情報学研究科, 教授 (30263114)

Project Period (FY) 2021-07-09 – 2023-03-31
Keywords人工知能 / 第一原理モデル / デジタルツイン / 数式処理 / 自然言語処理
Outline of Annual Research Achievements

製造業における生産性向上の柱として,デジタルトランスフォーメーション(DX)に大きな期待が寄せられている.次世代生産技術の中核を担うデジタルツインの実現に向けて,データ取得が困難な状況でもプロセスの挙動を正確に予測するために,科学法則に基づく第一原理モデル(物理モデル)が必要になる.ただ,精密な第一原理モデルの構築は,専門家が試行錯誤を重ねながら取り組む必要があり,極めて難しく高コストである.そこで本研究では,対象プロセスに関連する文献を収集し,文献中の変数や数式の意味を理解し,モデル構築に必要な情報を抽出・編集し,第一原理モデルを自動的に構築する人工知能(AI)のプロトタイプを開発し,その実現可能性を世界に先駆けて示すことを目的としている.
2021年度には,研究目的達成のために必要な要素技術の開発を実施した.1)対象がプロセスモデルであることを活かして高精度に変数の意味を抽出する方法を開発した.2)関連する約13万報の論文を用いて言語モデルProcessBERTを構築し,文書中に現れる変数の同義性を判定する方法を開発した.3)文献から抽出された2つの数式群をMathML形式に変換し,ある記号について数式を解くことで,数式群の同義性を判定する方法を開発した.これらの要素技術開発により,膨大な文献から第一原理モデル構築に必要な変数と数式を抽出し,文献によって使用している記号が異なる場合でも,変数と数式が同じ内容であるかどうかを判定できるようになった.さらなる性能向上が必要であるが,第一原理モデル自動構築という壮大な目標に向けて大きく前進した.

Current Status of Research Progress
Current Status of Research Progress

2: Research has progressed on the whole more than it was originally planned.

Reason

本研究の目的は,第一原理モデルを自動的に構築する人工知能(AI)のプロトタイプを開発し,その実現可能性を世界に先駆けて示すことである.そのために,2021年度には,A)変数とその意味,および数式を抽出する,B)変数および数式の同義性を判定する,という2つの要素技術開発に取り組む計画を立てた.これらの要素技術開発は順調に進み,学会で成果を発表した.この他,研究開始当初には予定していなかったアノテーションツールの開発にも取り組み,文献からの情報抽出の効率化に貢献している.各項目について,さらなる性能改善を目指す必要はあるものの,研究は順調に進展している.

Strategy for Future Research Activity

昨年度に開発した要素技術の性能向上に取り組むと共に,要素技術を統合して,第一原理モデルを自動的に構築する人工知能(AI)のプロトタイプを開発し,本研究の目的を達成する.

Causes of Carryover

当初,2021年度中に国内外の学会に現地参加できるようになると見込んで旅費を計上していたが,まったくなかった.大規模データベース(コーパス)の構築等のために謝金を支払う予定であったが,人を集めるのを見送った.さらに,言語モデル構築のための計算量が想定よりも大幅に少なく,クラウド使用料が計画を下回った.これらの理由から,当該助成金が生じた.2022年度は,大規模データベース(コーパス)を構築し,様々な要素技術開発とプロトタイプ開発のために計算資源を大量に使用するために,高性能計算機購入費用,クラウド使用料,および謝金を計上する.さらに,加藤祥太助教を研究分担者に追加して,研究を加速させる.国内外の学会で積極的に研究成果を発表するために,旅費を計上する.

  • Research Products

    (9 results)

All 2022 2021

All Presentation (9 results) (of which Int'l Joint Research: 3 results)

  • [Presentation] 物理モデル自動構築に向けて:1)変数アノテーションツールの開発2022

    • Author(s)
      加藤祥太
    • Organizer
      化学工学会第87年会
  • [Presentation] 物理モデル自動構築に向けて:2)ProcessBERT化学工学のための事前学習言語モデル2022

    • Author(s)
      加藤祥太
    • Organizer
      化学工学会第87年会
  • [Presentation] 物理モデル自動構築AIの実現に向けたProcessBERTの構築2022

    • Author(s)
      加藤祥太
    • Organizer
      第9回計測自動制御学会制御部門マルチシンポジウム
  • [Presentation] ProcessBERT: A Pre-trained Language Model for Judging Equivalence of Variable Definitions in Process Models2022

    • Author(s)
      Shota Kato
    • Organizer
      The 13th IFAC Symposium on Dynamics and Control of Process Systems, including Biosystems (DYCOPS)
    • Int'l Joint Research
  • [Presentation] Towards an automated physical model building system: CSTR Case Study2022

    • Author(s)
      Shota Kato
    • Organizer
      The 14th International Symposium on Process Systems Engineering (PSE2021+)
    • Int'l Joint Research
  • [Presentation] Equivalence judgment of equation groups representing process dynamics2022

    • Author(s)
      Chunpu Zhang
    • Organizer
      The 14th International Symposium on Process Systems Engineering (PSE2021+)
    • Int'l Joint Research
  • [Presentation] 製造プロセスの物理モデルを文献から自動生成するAIの開発2021

    • Author(s)
      加藤祥太
    • Organizer
      NLP若手の会第16回シンポジウム
  • [Presentation] 複数文献中の変数の同義性判定手法の開発2021

    • Author(s)
      金上和毅
    • Organizer
      NLP若手の会第16回シンポジウム
  • [Presentation] 計算機代数システムを用いた数式群の同義性判定手法2021

    • Author(s)
      張純朴
    • Organizer
      NLP若手の会第16回シンポジウム

URL: 

Published: 2022-12-28  

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