NEC、AIを活用した時系列データ分析による状態判別技術を開発　社会インフラの運用監視に適用可能

　日本電気株式会社（NEC）は12日、AIを活用し、センサーなどから収集された時系列データを分析する状態判別技術「時系列データ モデルフリー分析技術」を開発したと発表した。プラントや道路・橋梁、鉄道・自動車など、社会インフラの運用監視に適用することで、異常検知、障害診断、故障予測が可能になるという。

　この技術は、プラントなどの社会インフラ設備に設置されたセンサーなどから収集・蓄積されたデータを用いて、正常・異常・異常の前兆動作といった現在の状態を、迅速かつ高精度に判断できるようにするもの。

　具体的には、まず、収集・蓄積されたデータを一定時間ごとの部分時系列（セグメント）として分割する。この分割された各セグメントに内在する特徴的な動きを、深層学習（ディープラーニング）で繰り返し学習することで、時系列データをコンパクトなバイナリデータへ変換するための特徴抽出エンジンを自動生成する。

　次にこのエンジンを利用し、アナログデータとして収集したセンサーデータを、セグメントごとに、データ容量のコンパクトなバイナリデータへと変換する。これにより、データ量が圧縮され、高速な検索を行えるようにするという。

　こうして、監視している時系列データを特徴抽出エンジンでバイナリデータへ変換し、これを検索キーとして特徴データベースから類似したバイナリデータを検索することにより、現在の状態に類似した過去の状態を見つけられるようになる。

　例えば、過去に発生したさまざまな障害時のデータの特徴と比較することで、異常検知だけでなく、過去の経験に基づいた障害診断が可能になるため、システムの運用監視へ適用した場合、異常の検知や障害診断、異常の前兆動作を用いた故障予測を行えるようになるという。

　NECでは、2019年度中に火力発電所での実用化を目指しており、実証・検証を重ねた上で、ほかの社会インフラなどへも適用範囲を拡大したい考えだ。