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公開番号2024173121
公報種別公開特許公報(A)
公開日2024-12-12
出願番号2023091291
出願日2023-06-02
発明の名称運転支援装置、および運転支援方法
出願人株式会社日立製作所
代理人青稜弁理士法人
主分類G06N 20/00 20190101AFI20241205BHJP(計算;計数)
要約【課題】詳細な判定条件を設定することなく学習データの充足度を判定し、学習データが不足している範囲を特定する運転支援装置及び方法を提供する。
【解決手段】方法は、制御対象となるプラントから取得した計測信号に基づいて得られる2以上の学習データ群のうち、第1の学習データ群と該データ群を含む第2の学習データ群の各学習データを用いて学習して夫々の学習結果を生成し、学習データ群間で学習データ量が異なる第1の範囲と、第1の学習データ群における第1の範囲以外の範囲である第2の範囲を特定し、2つの学習結果との差分を分析し、計測信号に基づいて得られる2以上の学習データ群の学習データの充足性を評価する際、第1の範囲に対応する範囲の学習結果と第2の範囲に対応する範囲の学習結果とを特定し、第2の範囲に対応する範囲のうち、2つの学習結果の差分が所定の条件を満たす第3の範囲を、学習データが不足している範囲と評価する。
【選択図】図2
特許請求の範囲【請求項１】
プロセッサとメモリとを有したコンピュータにより、制御対象となるプラントから取得した計測信号に基づいて、前記プラントの操作方法を学習する運転支援装置であって、
前記プロセッサは、
前記計測信号に基づいて得られる２以上の学習データ群のうち、第１の学習データ群と当該第１の学習データ群を含む第２の学習データ群の各学習データを用いて学習して、前記第１の学習データ群を用いて学習した第１の学習結果と前記第２の学習データ群を用いて学習した第２の学習結果とを生成し、
前記第１の学習データ群と前記第２の学習データ群とで学習データ量が異なる範囲を分析し、前記第１の学習データ群と前記第２の学習データ群とで学習データ量が異なる第１の範囲と、前記第１の学習データ群における前記第１の範囲以外の範囲である第２の範囲を特定する第１の分析を実行し、
前記第１の学習結果と前記第２の学習結果との差分を分析する第２の分析を実行し、
前記第１の分析の結果と前記第２の分析の結果とに基づき、前記計測信号に基づいて得られる２以上の学習データ群の学習データの充足性を評価し、
前記学習データの充足性を評価する際、
前記第１の学習結果及び前記第２の学習結果のうち、前記第１の範囲に対応する範囲の学習結果と前記第２の範囲に対応する範囲の学習結果とを特定し、
前記第２の範囲に対応する範囲のうち、前記第１の学習結果と前記第２の学習結果との差分が所定の条件を満たす第３の範囲を特定し、特定された当該第３の範囲を学習データが不足している範囲と評価する、
ことを特徴とした運転支援装置。
続きを表示（約 2,200 文字）【請求項２】
請求項１に記載の運転支援装置であって、
前記プロセッサは、
前記計測信号と前記計測信号から導かれるデータとが配置されたテーブル形式で、前記プラントの状態を定義し、または前記計測信号と前記計測信号から導かれるデータとを所定の手法でクラスタリングすることにより、前記プラントの状態を定義し、
前記定義した状態から得られるモデルに基づいて、前記プラントの特性を状態遷移行列として計算することにより、前記プラントの操作方法を学習する、
ことを特徴とした運転支援装置。
【請求項３】
請求項２に記載の運転支援装置であって、
前記プロセッサは、
前記状態遷移行列と所定の報酬とから得られる、前記プラントの状態の価値、操作量の予測値、目標状態までの操作回数、所定回数の操作で到達できる前記状態の範囲、の少なくとも１つについて、前記差分を計算する、
ことを特徴とした運転支援装置。
【請求項４】
請求項１に記載の運転支援装置であって、
前記プロセッサは、
前記充足性の評価において、学習データが異なる状態の範囲からの距離が長くなるほど、学習結果への影響を許容する閾値の値を低く設定し、
前記差分が前記閾値の値を超える状態の範囲を、前記学習データが不足している範囲と評価する、
ことを特徴とした運転支援装置。
【請求項５】
請求項４に記載の運転支援装置であって、
前記プロセッサは、
学習結果の変化幅と前記閾値との差に応じて、前記状態の範囲を、カラーマップ、等高線で表示し、または学習結果の変化幅と前記閾値の差が一定以上大きい前記状態の範囲を強調して表示することにより、前記学習データが不足している範囲を提示する、
ことを特徴とした運転支援装置。
【請求項６】
コンピュータにより、制御対象となるプラントから取得した計測信号に基づいて、前記プラントの操作方法を学習する運転支援方法であって、
前記計測信号に基づいて得られる２以上の学習データ群のうち、第１の学習データ群と当該第１の学習データ群を含む第２の学習データ群の各学習データを用いて学習して、
前記第１の学習データ群を用いて学習した第１の学習結果と前記第２の学習データ群を用いて学習した第２の学習結果とを生成し、
前記第１の学習データ群と前記第２の学習データ群とで学習データ量が異なる範囲を分析し、前記第１の学習データ群と前記第２の学習データ群とで学習データ量が異なる第１の範囲と、前記第１の学習データ群における前記第１の範囲以外の範囲である第２の範囲を特定する第１の分析を実行し、
前記第１の学習結果と前記第２の学習結果との差分を分析する第２の分析を実行し、
前記第１の分析の結果と前記第２の分析の結果とに基づき、前記計測信号に基づいて得られる２以上の学習データ群の学習データの充足性を評価し、
前記学習データの充足性を評価する際、
前記第１の学習結果及び前記第２の学習結果のうち、前記第１の範囲に対応する範囲の学習結果と前記第２の範囲に対応する範囲の学習結果とを特定し、
前記第２の範囲に対応する範囲のうち、前記第１の学習結果と前記第２の学習結果との差分が所定の条件を満たす第３の範囲を特定し、特定された当該第３の範囲を学習データが不足している範囲と評価する、
ことを特徴とした運転支援方法。
【請求項７】
請求項６に記載の運転支援方法であって、
前記計測信号と前記計測信号から導かれるデータとが配置されたテーブル形式で、前記プラントの状態を定義し、または前記計測信号と前記計測信号から導かれるデータとを所定の手法でクラスタリングすることにより、前記プラントの状態を定義し、
前記定義した状態から得られるモデルに基づいて、前記プラントの特性を状態遷移行列として計算することにより、前記プラントの操作方法を学習する、
ことを特徴とした運転支援方法。
【請求項８】
請求項７に記載の運転支援方法であって、
前記状態遷移行列と所定の報酬とから得られる、前記プラントの状態の価値、操作量の予測値、目標状態までの操作回数、所定回数の操作で到達できる前記状態の範囲、の少なくとも１つについて、前記差分を計算する、
ことを特徴とした運転支援方法。
【請求項９】
請求項６に記載の運転支援方法であって、
前記充足性の評価において、学習データが異なる状態の範囲からの距離が長くなるほど、学習結果への影響を許容する閾値の値を低く設定し、
前記差分が前記閾値の値を超える状態の範囲を、前記学習データが不足している範囲と評価する、
ことを特徴とした運転支援方法。
【請求項１０】
請求項９に記載の運転支援方法であって、
学習結果の変化幅と前記閾値との差に応じて、前記状態の範囲を、カラーマップ、等高線で表示し、または学習結果の変化幅と前記閾値の差が一定以上大きい前記状態の範囲を強調して表示することにより、前記学習データが不足している範囲を提示する、
ことを特徴とした運転支援方法。

発明の詳細な説明【技術分野】
【０００１】
本発明は、運転支援装置、および運転支援方法に関する。
続きを表示（約 2,100 文字）【背景技術】
【０００２】
近年、産業分野への機械学習技術の適用のニーズが高まり、プロセス制御の分野においても機械学習を適用した制御技術の適用事例が増加している。機械学習を実適用する際には、収集したデータを用いて学習を実施するが、この学習データが不足している場合には最適な制御方法を学習できないという課題がある。そのため、適用分野を問わず、学習データを適切に収集するための技術開発が検討されている。
【０００３】
例えば、特許文献１に開示されている学習データ収集装置は、農作物を撮像した画像データにメタデータを付加した学習データを複数含む学習データセットと、検索情報とを対応付けて記憶する学習データ記憶部と、複数の撮像デバイスから収集した画像データと、当該画像データに対応するメタデータとを収集するデータ収集部と、収集した画像データに対応するメタデータと、学習データの充足度の判定条件とに基づいて、学習データが充足されているか否かを判定し、充足されていない場合に、不足している学習データを補完するように、データ収集部に画像データ及びメタデータの収集を要求し、充足されている場合に、学習データセットを対応付けて学習データ記憶部に記憶させる充足処理部とを備える。
【０００４】
また、特許文献２に開示されている学習装置は、複数件の学習データで構成され、所定の能力を学習器に機械学習させるための第１の学習データ群を取得する学習データ取得部と、前記第１の学習データ群を利用して、前記学習器の機械学習を実施することで、前記所定の能力を学習した第１の学習器を構築する学習処理部と、前記第１の学習器がサンプルデータに対して前記所定の能力を発揮した結果に基づいて、前記第１の学習器の機械学習に利用した学習データの不足件数の程度を評価する不足件数評価部と、を備える。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００５】
特開２０２１－１４４３８０号公報
特開２０１８－１９０１４０号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
上記特許文献１によれば、学習データの充足度を判定条件に基づいて評価し、不足している学習データを特定している。また、特許文献２では、正答率などの指標で学習結果の能力を評価し、学習データの不足件数の程度を求めている。
【０００７】
プロセス制御の分野においては、計測しているプロセス値の数が多いこと、機器の運用条件が多岐に渡ることなどから、学習データの充足度を判定する詳細な条件を決定することは難しい。また、学習データを適切に収集するには、学習データの不足件数だけではなく、学習データが不足している範囲に関する情報も取得できることが望ましい。
【０００８】
そこで、本発明の目的は、詳細な判定条件を設定することなく学習データの充足度を判定でき、かつ学習データが不足している範囲を特定できる運転支援装置、および運転支援方法を提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００９】
本発明にかかる運転支援装置は、プロセッサとメモリとを有したコンピュータにより、制御対象となるプラントから取得した計測信号に基づいて、前記プラントの操作方法を学習する運転支援装置であって、前記プロセッサは、前記計測信号に基づいて得られる２以上の学習データ群のうち、第１の学習データ群と当該第１の学習データ群を含む第２の学習データ群の各学習データを用いて学習して、前記第１の学習データ群を用いて学習した第１の学習結果と前記第２の学習データ群を用いて学習した第２の学習結果とを生成し、前記第１の学習データ群と前記第２の学習データ群とで学習データ量が異なる範囲を分析し、前記第１の学習データ群と前記第２の学習データ群とで学習データ量が異なる第１の範囲と、前記第１の学習データ群における前記第１の範囲以外の範囲である第２の範囲を特定する第１の分析を実行し、前記第１の学習結果と前記第２の学習結果との差分を分析する第２の分析を実行し、前記第１の分析の結果と前記第２の分析の結果とに基づき、前記計測信号に基づいて得られる２以上の学習データ群の学習データの充足性を評価し、前記学習データの充足性を評価する際、前記第１の学習結果及び前記第２の学習結果のうち、前記第１の範囲に対応する範囲の学習結果と前記第２の範囲に対応する範囲の学習結果とを特定し、前記第２の範囲に対応する範囲のうち、前記第１の学習結果と前記第２の学習結果との差分が所定の条件を満たす第３の範囲を特定し、特定された当該第３の範囲を学習データが不足している範囲と評価する、ことを特徴とした運転支援装置として構成される。
【発明の効果】
【００１０】
本発明によれば、詳細な判定条件を設定することなく学習データの充足度を判定でき、かつ学習データが不足している範囲を特定できる。
【図面の簡単な説明】
（【００１１】以降は省略されています）

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