2023 Fiscal Year Research-status Report
解釈可能なAIと多項式カオス法による車内配線網の特性解明と確率的最適化設計
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22K04066
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| Research Institution | Shizuoka University |
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Principal Investigator |
關根 惟敏 静岡大学, 工学部, 准教授 (00765993)
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| Project Period (FY) |
2022-04-01 – 2026-03-31
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| Keywords | 車内配線網 / 車載ワイヤーハーネス / 特性解明 / 最適化設計 / 解釈可能なAI / 機械学習 / 深層学習 / 多項式カオス法 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
本研究では，【①車内配線網の電気的特性の解釈と解明】と【②車内配線網の確率的最適化設計】について取り組んでいる．本年度は①に関して，昨年度考案したGrad-RAM (Gradient-weighted Regression Activation Mapping)の欠点であった勾配消失による説明性の欠如を克服する改良手法として，Score-RAM (Score Regression Activation Mapping)を考案し，性能の検証を行うプログラムを作成した．この改良により，これまで活性化マップを用いた重要度の可視化が不可能であった対象に対しても重要度の可視化が可能となり，電気的特性の解釈を行えるようになった．結果として，車内配線網におけるクロストーク電圧を出力するモデルでは，最も電圧値の大きい駆動線，及び出力のクロストーク電圧に対応する受動線に注目することで高い精度を実現していることが解明できた．また，コモンモード電流を出力するモデルでは，電流値の大きい駆動線に最も注目しており，その他のワイヤについては駆動線からの距離が近いワイヤに注目していることが解明できた．
加えて，制御点を必ず通るC2内挿スプライン曲線・曲面をアイソジオメトリック解析に適用可能にした解析手法を提案した．この手法により，従来のB-スプライン曲線・曲面に基づく手法よりも境界条件を精度良く取り入れることを実現した．結果として，車内配線網におけるクロストーク電圧やコモンモード電流といった電気的特性をより高効率かつ高精度に求めることができるようになった．
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
2: Research has progressed on the whole more than it was originally planned.
Reason
昨年度考案した手法をさらに改良し，これまで解釈が不可能であった対象も扱えるようになったため，大きな進展が得られたと考える．また，車内配線網の電気的特性を精度良く効率的に求める手法が考案できたため，次年度以降の研究が円滑に実施できることが期待できる．
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| Strategy for Future Research Activity |
昨年度に続き，本年度は車載ワイヤーハーネスの断面画像を対象としていた一方，今後は車内配線網の3次元構造を対象とした回帰モデルの作成とScore-RAMの検証を行う．検証に用いる回帰モデルは，車内配線網の3次元形状を入力，アイソジオメトリック解析による電磁界シミュレーションから算出された電気的特性を出力とする．始めに回帰モデルの訓練を行うためのデータセットの構築を行い，その後，回帰モデルの訓練と評価，及び説明可能性について検討する．
続いて②に関して，電磁界シミュレーションによる数値データに加えて，車載ワイヤーハーネスを含む実験系を利用した測定データの収集を行う．具体的には，いくつかの車載ワイヤーハーネスを用意し，それぞれに対して形状や接続する電子機器を変更して測定データを収集した後，平均や標準偏差といった統計的情報と確率密度関数を導出することを目標とする．
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