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化学プラントにおいて運転員のオペレーションを非常に高い精度で模倣するAIを開発
[20/12/16]
提供元：@Press
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NTTコミュニケーションズ株式会社(以下 NTT Com)は、横河ソリューションサービス株式会社（以下 横河ソリューションサービス）と連携し、化学プラントにおいて、システムによる自動制御が困難なため運転員によるオペレーションが不可欠な工程に対して、運転員のオペレーションを学習しその動きを模倣するAI（以下 本AI）を開発しました。運転員によるオペレーションと本AIのオペレーション精度を比較する実証実験を行った結果、非常に高い精度(CORR=0.95（※1）)で一致することを、2020年12月に確認しました。将来的には、本AIによる化学プラントの運転支援や自動化、これらによる運転員の省力化、生産の安定化などが期待されます。
1.背景
多くの化学プラントでは、化学製品の生産過程における温度や圧力が複雑に変化するため、システムによる自動制御ができず、運転員のオペレーションが不可欠な工程が存在します。しかし、労働人口の減少で運転員の確保はますます困難になりつつあるため技能継承が十分にできないことや、高度なスキルが必要となるため習得が難しくオペレーション品質にばらつきが出ることが問題となっています。NTT Comはこれらの課題を解決し、より少人数の運転員で安定的な化学プラントの運転を実現するために、横河ソリューションサービスと連携して運転員のオペレーションを学習しその動きを模倣する本AIを共同開発し、運転員とのオペレーション精度の差を比較する実証実験（以下 本実験）を行いました。
2.特長
本AIは、NTTグループのAI関連技術群「corevo(R)(コレボ)」(※2)を構成する技術の1つであるNTT ComのAI開発ツール「Node-AI」(※3)を用いて開発したものです。「Node-AI」では、コードを書く必要がなく、GUIにより開発ができるため、開発期間の短縮やプログラミング時のバグ混入のリスクを抑えています。プラント運転において何を注視すべきデータ項目とするかを見極める力など横河ソリューションサービスが持つ専門的な知見をNTT Comが本AIに実装し開発していることも特長です。
また本AIは、過去のオペレーションで取得された温度や圧力などの各種データと、それを制御する運転員の操作履歴を教師データ(※4)とする模倣学習(※5)により開発しています。模倣学習は、複雑に状態が変化するプラントにおいても過去のデータさえあれば適用が可能であることが、最大の特長です。これにより従来は運転員のオペレーションが不可欠であった工程についても、本AIによる運転支援や、将来的には自動運転の実現が期待されます。
３.本実験の概要
本実験では、システムによる自動制御が困難な工程において、過去に運転員が行ったオペレーションで取得された温度や圧力などの各種データを本AIに適用し、運転員と本AIのオペレーションの差を比較しました。その結果、本AIのオペレーションは運転員のそれと比べ非常に高い精度(CORR=0.95) で一致することが確認されました。
＜本実験のイメージ＞
画像1: https://www.atpress.ne.jp/releases/240149/img_240149_1.png
4.今後の展開
NTT Comと横河ソリューションサービスは、本実験で得られた成果について技術検証を進めます。これらの検証結果をもとに、NTT Comは本AIが運転員に対してプラントの運転に関するアドバイスなどを行う運転支援サービスを来年度中に提供予定です。また、将来的には本AIを活用し、プラント運転の自動化を実現するサービスの提供を検討していきます。
関連リンク
人工知能(AI)を用いて、化学プラントの製造過程で製品の品質予測に成功（2016年9月）
http://www.ntt.com/about-us/press-releases/news/article/2016/20160915.html
NTT Com・横河電機・横河ソリューションサービスの3社がAI／IoT技術により製造業における生産技術の高度化を目指す実証実験を開始（2017年10月）
https://www.ntt.com/about-us/press-releases/news/article/2017/1005.htm
AIを活用した生産プロセスの高精度なモデルを構築（2018年10月）
https://www.ntt.com/about-us/press-releases/news/article/2017/1005.html
世界初、ディープラーニングを用いた化学プラント改善に有効な制御パラメータ値の自動探索に成功(2019年3月)
https://www.ntt.com/about-us/press-releases/news/article/2019/0326.html
※1：CORRとは、2つの時系列データの間の相関を示す指標です。-1〜1の間の値を
とり、1に近づくほど2つの時系列データが類似していることを表します。概ね、
0〜0.3未満でほぼ無関係、0.3〜0.5未満で非常に弱い相関、0.5〜0.7未満で相関
がある、0.7〜0.9未満で強い相関、0.9以上で非常に強い相関があると言われて
います。
※2：「corevo(R)」は日本電信電話株式会社の商標です。
http://www.ntt.co.jp/corevo/
※3：2020年12月現在、ベータ版のトライアルユーザ(無償/2ヶ月間)を募集中です。
詳細については、「本件に関するお問い合わせ先」までご連絡下さい。
※4：教師データとは、AIが学習をするにあたりあらかじめ与えられる、例題と答
えについてのデータです。
※5：模倣学習とは、事前に与えられたデータを例題とし、他者を真似た行動ができる
ようになるための学習方法です。
1.背景
多くの化学プラントでは、化学製品の生産過程における温度や圧力が複雑に変化するため、システムによる自動制御ができず、運転員のオペレーションが不可欠な工程が存在します。しかし、労働人口の減少で運転員の確保はますます困難になりつつあるため技能継承が十分にできないことや、高度なスキルが必要となるため習得が難しくオペレーション品質にばらつきが出ることが問題となっています。NTT Comはこれらの課題を解決し、より少人数の運転員で安定的な化学プラントの運転を実現するために、横河ソリューションサービスと連携して運転員のオペレーションを学習しその動きを模倣する本AIを共同開発し、運転員とのオペレーション精度の差を比較する実証実験（以下 本実験）を行いました。
2.特長
本AIは、NTTグループのAI関連技術群「corevo(R)(コレボ)」(※2)を構成する技術の1つであるNTT ComのAI開発ツール「Node-AI」(※3)を用いて開発したものです。「Node-AI」では、コードを書く必要がなく、GUIにより開発ができるため、開発期間の短縮やプログラミング時のバグ混入のリスクを抑えています。プラント運転において何を注視すべきデータ項目とするかを見極める力など横河ソリューションサービスが持つ専門的な知見をNTT Comが本AIに実装し開発していることも特長です。
また本AIは、過去のオペレーションで取得された温度や圧力などの各種データと、それを制御する運転員の操作履歴を教師データ(※4)とする模倣学習(※5)により開発しています。模倣学習は、複雑に状態が変化するプラントにおいても過去のデータさえあれば適用が可能であることが、最大の特長です。これにより従来は運転員のオペレーションが不可欠であった工程についても、本AIによる運転支援や、将来的には自動運転の実現が期待されます。
３.本実験の概要
本実験では、システムによる自動制御が困難な工程において、過去に運転員が行ったオペレーションで取得された温度や圧力などの各種データを本AIに適用し、運転員と本AIのオペレーションの差を比較しました。その結果、本AIのオペレーションは運転員のそれと比べ非常に高い精度(CORR=0.95) で一致することが確認されました。
＜本実験のイメージ＞
画像1: https://www.atpress.ne.jp/releases/240149/img_240149_1.png
4.今後の展開
NTT Comと横河ソリューションサービスは、本実験で得られた成果について技術検証を進めます。これらの検証結果をもとに、NTT Comは本AIが運転員に対してプラントの運転に関するアドバイスなどを行う運転支援サービスを来年度中に提供予定です。また、将来的には本AIを活用し、プラント運転の自動化を実現するサービスの提供を検討していきます。
関連リンク
人工知能(AI)を用いて、化学プラントの製造過程で製品の品質予測に成功（2016年9月）
http://www.ntt.com/about-us/press-releases/news/article/2016/20160915.html
NTT Com・横河電機・横河ソリューションサービスの3社がAI／IoT技術により製造業における生産技術の高度化を目指す実証実験を開始（2017年10月）
https://www.ntt.com/about-us/press-releases/news/article/2017/1005.htm
AIを活用した生産プロセスの高精度なモデルを構築（2018年10月）
https://www.ntt.com/about-us/press-releases/news/article/2017/1005.html
世界初、ディープラーニングを用いた化学プラント改善に有効な制御パラメータ値の自動探索に成功(2019年3月)
https://www.ntt.com/about-us/press-releases/news/article/2019/0326.html
※1：CORRとは、2つの時系列データの間の相関を示す指標です。-1〜1の間の値を
とり、1に近づくほど2つの時系列データが類似していることを表します。概ね、
0〜0.3未満でほぼ無関係、0.3〜0.5未満で非常に弱い相関、0.5〜0.7未満で相関
がある、0.7〜0.9未満で強い相関、0.9以上で非常に強い相関があると言われて
います。
※2：「corevo(R)」は日本電信電話株式会社の商標です。
http://www.ntt.co.jp/corevo/
※3：2020年12月現在、ベータ版のトライアルユーザ(無償/2ヶ月間)を募集中です。
詳細については、「本件に関するお問い合わせ先」までご連絡下さい。
※4：教師データとは、AIが学習をするにあたりあらかじめ与えられる、例題と答
えについてのデータです。
※5：模倣学習とは、事前に与えられたデータを例題とし、他者を真似た行動ができる
ようになるための学習方法です。
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