| 体系的番号 |
JPMJTM20KQ |
| DOI |
https://doi.org/10.52926/JPMJTM20KQ |
研究代表者 |
周 立波 茨城大学, 理工学研究科（工学野）, 教授
|
|---|
| 研究期間 (年度) |
2021
|
| 概要 | IoTネットワークでより稼働中の産業機器から収集される様々な時系列データに基づき機器の異常を自動的に検出、ひいては予兆診断へと展開するシステムの基盤技術を確立し、with/postコロナ社会への実装を目指す．元となる研究成果は、時系列データを扱い、かつ自己復元機能を持った新規な深層学習アーキテクチャであり、正常時の時系列データのみを学習するだけで異常検知ができることから生産現場に特に適したReal-timeシステム異常検知と予測ができる．多チャンネル時系列信号が処理できる学習モデルを新たに開発し、独自に製作した検証装置で採取した時系列データを評価することで、生産現場への実装可能性を判定する．
|
|---|
