| 研究課題/領域番号 |
24K00772
|
|---|
| 研究種目 |
基盤研究(B)
|
| 配分区分 | 基金 |
|---|
| 応募区分 | 一般 |
|---|
| 審査区分 |
小区分18020:加工学および生産工学関連
|
|---|
| 研究機関 | 茨城大学 |
|---|
研究代表者 |
周 立波 茨城大学, 応用理工学野, 特命研究員 (90235705)
|
|---|
| 研究分担者 |
清水 淳 茨城大学, 理工学研究科(工学野), 教授 (40292479)
小貫 哲平 茨城大学, 理工学研究科(工学野), 准教授 (70400447)
尾嶌 裕隆 茨城大学, 理工学研究科(工学野), 准教授 (90375361)
|
|---|
| 研究期間 (年度) |
2024-04-01 – 2027-03-31
|
| 研究課題ステータス |
交付 (2024年度)
|
| 配分額 *注記 |
16,510千円 (直接経費: 12,700千円、間接経費: 3,810千円)
2026年度: 3,640千円 (直接経費: 2,800千円、間接経費: 840千円)
2025年度: 5,980千円 (直接経費: 4,600千円、間接経費: 1,380千円)
2024年度: 6,890千円 (直接経費: 5,300千円、間接経費: 1,590千円)
|
|---|
| キーワード | 異常検知 / 教師なし学習 / リアルタイム |
|---|
| 研究開始時の研究の概要 |
安全性，生産性の観点から，稼働中生産システムの異常をタイムリーに検知・予測することが極めて重要である．一方，生産現場では日々の改善により異常の発生は稀で，異常データが極めて少ないため，従来のAIモデルは生産現場に実装できない．また，各種センサの時系列データからの特徴量抽出など煩雑な前処理を要し，異常検知の肝であるReal-time性に欠ける．そこで本研究は，①正常時の時系列データのみを学習することにより，②前処理不要でReal-time異常検知可能なAIモデルを提案・開発し，生産現場に実装することを目的とする．
|
