製造プロセスの物理モデル自動構築AIのプロトタイプ開発

• 研究課題/領域番号: 23K13595
• 研究種目: 若手研究
• 配分区分: 基金
• 審査区分: 小区分27020:反応工学およびプロセスシステム工学関連
• 研究機関: 京都大学
• 研究代表者: 加藤 祥太 京都大学, 情報学研究科, 助教 (60883402)
• 研究期間 (年度): 2023-04-01 – 2026-03-31
• 研究課題ステータス: 交付 (2023年度)
• 配分額: 4,550千円 (直接経費: 3,500千円、間接経費: 1,050千円); 2025年度: 910千円 (直接経費: 700千円、間接経費: 210千円); 2024年度: 1,690千円 (直接経費: 1,300千円、間接経費: 390千円); 2023年度: 1,950千円 (直接経費: 1,500千円、間接経費: 450千円)
• キーワード: 人工知能 / 自然言語処理 / 数式言語処理 / 物理モデル / デジタルツイン

研究開始時の研究の概要

プロセス産業では、生産性向上手法としてデジタルトランスフォーメーション（DX）が注目されており、デジタルツインの実現が期待されている。データの収集が困難な状況では対象プロセスを模擬できる物理モデルの構築が必要であるが、物理モデル構築には現象に対する深い知見と多大な手間を要する。本研究の最終目標は、対象プロセスに関する文献を収集し、文献から物理モデル構築に必要な情報を抽出・編集し、物理モデルを自動的に構築する人工知能の開発である。本研究では、必要な情報の抽出、抽出した情報の表記の統一、モデル候補の作成の３つの要素技術を開発した上で人工知能のプロトタイプを開発し、複数のプロセスに適用する。