| 研究課題/領域番号 |
21K18849
|
|---|
| 研究種目 |
挑戦的研究(萌芽)
|
| 配分区分 | 基金 |
|---|
| 審査区分 |
中区分27:化学工学およびその関連分野
|
|---|
| 研究機関 | 京都大学 |
|---|
研究代表者 |
加納 学 京都大学, 情報学研究科, 教授 (30263114)
|
|---|
| 研究分担者 |
加藤 祥太 京都大学, 情報学研究科, 助教 (60883402)
|
|---|
| 研究期間 (年度) |
2021-07-09 – 2023-03-31
|
| 研究課題ステータス |
完了 (2022年度)
|
| 配分額 *注記 |
6,500千円 (直接経費: 5,000千円、間接経費: 1,500千円)
2022年度: 2,340千円 (直接経費: 1,800千円、間接経費: 540千円)
2021年度: 4,160千円 (直接経費: 3,200千円、間接経費: 960千円)
|
|---|
| キーワード | 人工知能 / 第一原理モデル / 物理モデル / 自然言語処理 / 数式処理 / 化学工学 / プロセスシステム工学 / デジタルツイン |
|---|
| 研究開始時の研究の概要 |
プロセス産業の生産現場におけるデジタルトランスフォーメーション（ＤＸ）を実現し，生産性革新を進めるために，デジタルツインが期待されている．しかし，特にデータ取得が困難な状況下で不可欠な第一原理モデル（物理モデル）の構築には膨大な手間がかかる．本研究では，対象プロセスを指定されると，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）の実現を究極目標として，必要な要素技術とプロトタイプの開発を行う．
|
| 研究成果の概要 |
製造プロセスの設計や運転を最適に行うためには，その第一原理モデル（物理モデル）を構築すべきであるが，モデル構築には膨大な労力が必要となる．そこで本研究では，対象プロセスを指定すると，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）の実現を究極目標として，変数とその定義の抽出方法，変数や数式の同義性判定方法など必要な要素技術とプロトタイプの開発を実施した．
|
| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
様々な能力を持つ人工知能（AI）が開発され，活用されている．しかし，製造業で決定的に重要でありながらその構築が困難な第一原理モデルを自動的に構築してくれるAIを開発しようという試みは本研究が世界初である．自然言語処理や数式処理の新しい方法論を開発するという点で学術的意義が大きいのみならず，第一原理モデル自動構築AIが完成すれば，製造業の生産性を劇的に向上させることができるため，その社会的意義も計り知れない．
|
