文献情報から物理モデルを自動生成するAIの開発
Artificial intelligence for automatically building physical models from literature information

概要

製造プロセスにおけるデジタルツインの実現には、実プロセスを正確に表現可能な物理モデルが必要である。しかし、モデル構築は専門性を有する研究者の試行錯誤的な取り組みを必要とし、難しく高コストである。本研究では、文献情報を駆使してあらゆるプロセスの物理モデルを自動的に構築する人工知能(AI)を開発することを目指している。本発表では、AI開発に必要な要素技術および現在の取り組みを紹介し、作成したプロトタイプを用いて複数の論文から変数や数式を自動で抽出して物理モデルを自動で構築する。

産業界への展開例・適用分野

化学・鉄鋼・半導体などの産業プロセスにおいて、様々な外乱や異常を想定し、真に生産現場で活用できるモデル(デジタルツイン)を構築するには、統計モデルではなく、科学原理に基づく物理モデルが欠かせない。しかし、物理モデルの構築には大変な手間がかかる。物理モデル自動構築AIを開発することで、誰もが目的に合致した物理モデルを構築できるようになる。これにより、プロセス産業におけるデジタルツインの実現、デジタルトランスフォーメーション(DX)の推進が期待できる。

研究者

氏名 専攻 研究室 役職/学年
加藤 祥太 システム科学専攻 ヒューマンシステム論分野 助教
加納 学 システム科学専攻 ヒューマンシステム論分野 教授
張 純朴 システム科学専攻 ヒューマンシステム論分野 修士2回生
山本 蒔志 システム科学専攻 ヒューマンシステム論分野 その他学生

Web Site

https://stktu.github.io/research_topics.html#AutoPMoB