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公開番号2025006857
公報種別公開特許公報(A)
公開日2025-01-17
出願番号2023107883
出願日2023-06-30
発明の名称装置、方法、およびプログラム
出願人横河電機株式会社
代理人弁理士法人RYUKA国際特許事務所
主分類G06N 20/00 20190101AFI20250109BHJP(計算;計数)
要約【課題】プラント等の設備において、学習モデルを用いて各種の制御が行う装置、方法およびプログラムを提供する。
【解決手段】メッシュ型ネットワークで構成された複数のプラントを備えるシステム10において、プラント20Aに設置される処理装置は、送信元のプラント20B～20Dにおける状態値に応じた出力値を出力するように学習により生成された第1モデルに関するモデルパラメータを受信する受信部と、受信したモデルパラメータに応じた第1モデルを用いて、状態値及び出力値のデータセットを生成するデータ生成部と、データセットを学習データとして用いて、プラント20Aにおける状態値に応じた出力値を出力する第2モデルを学習により生成するモデル生成部と、を備える。
【選択図】図1
特許請求の範囲【請求項１】
第１プラントにおける状態値に応じた出力値を出力するように学習により生成された第１モデルに関するモデルパラメータを受信する受信部と、
前記受信したモデルパラメータに応じた前記第１モデルを用いて、状態値および出力値のデータセットを生成するデータ生成部と、
前記データセットを学習データとして用いて、第２プラントにおける状態値に応じた出力値を出力する第２モデルを学習により生成するモデル生成部とを備える
装置。
続きを表示（約 1,300 文字）【請求項２】
前記モデル生成部は、前記第２プラントにおいて取得された状態値および出力値のデータセットと、前記第１モデルから生成された状態値および出力値のデータセットとを学習データとして用いて、前記第２モデルを生成する
請求項１に記載の装置。
【請求項３】
前記モデル生成部は、前記第２プラントにおいて取得された状態値および出力値のデータセットを前記第１モデルから生成された状態値および出力値のデータセットより大きく重み付けして機械学習することにより、前記第２モデルを生成する
請求項２に記載の装置。
【請求項４】
前記モデル生成部は、前記第２プラントにおいて取得された状態値および出力値のデータセットを前記第１モデルから生成された状態値および出力値のデータセットより大きな学習率で機械学習することにより、前記第２モデルを生成する
請求項３に記載の装置。
【請求項５】
前記第２プラントにおいて取得された状態値を入力した場合の前記第１モデルの評価値を算出する第１算出部を備え、
前記モデル生成部は、前記第１モデルの評価値が閾値以下である場合に、前記データセットを学習データとして用いずに、前記第２モデルを生成する
請求項１に記載の装置。
【請求項６】
前記第１モデルの評価値が閾値以下である場合に、第３プラントにおける状態値に応じた出力値を出力するように学習により生成された第３モデルに関するモデルパラメータの送信を要求するリクエスト部を備え、
前記受信部は、前記要求に応じて送信された前記モデルパラメータを受信する
請求項５に記載の装置。
【請求項７】
前記モデル生成部により生成した前記第２モデルの評価値を算出する第２算出部と、
前記第２モデルの評価値が閾値以下である場合に、前記第１モデルに関する新たなモデルパラメータの送信を要求するリクエスト部とを備え、
前記受信部は、前記要求に応じて送信された前記モデルパラメータを受信する
請求項１に記載の装置。
【請求項８】
前記第１モデルは、前記第１プラントにおいて状態値に応じた出力値を出力するために使用されるモデルと比較してモデルパラメータの量がより小さい
請求項１に記載の装置。
【請求項９】
前記第２プラントは、構成または設置場所の少なくとも１つが前記第１プラントと異なる
請求項１に記載の装置。
【請求項１０】
第１プラントにおける状態値に応じた出力値を出力するように学習により生成された第１モデルに関するモデルパラメータを受信する段階と、
前記受信したモデルパラメータに応じた前記第１モデルを用いて、状態値および出力値のデータセットを生成する段階と、
前記データセットを学習データとして用いて、第２プラントにおける状態値に応じた出力値を出力する第２モデルを学習により生成する段階とを備える
方法。
（【請求項１１】以降は省略されています）
発明の詳細な説明【技術分野】
【０００１】
本発明は、装置、方法、およびプログラムに関する。
続きを表示（約 1,200 文字）【背景技術】
【０００２】
プラント等の設備において、学習モデルを用いて各種の制御が行われる。
【発明の概要】
【０００３】
本発明の第１の態様においては、第１プラントにおける状態値に応じた出力値を出力するように学習により生成された第１モデルに関するモデルパラメータを受信する受信部と、受信したモデルパラメータに応じた第１モデルを用いて、状態値および出力値のデータセットを生成するデータ生成部と、データセットを学習データとして用いて、第２プラントにおける状態値に応じた出力値を出力する第２モデルを学習により生成するモデル生成部とを備える装置を提供する。
【０００４】
上記の装置において、モデル生成部は、第２プラントにおいて取得された状態値および出力値のデータセットと、第１モデルから生成された状態値および出力値のデータセットとを学習データとして用いて、第２モデルを生成してよい。
【０００５】
上記の装置において、モデル生成部は、第２プラントにおいて取得された状態値および出力値のデータセットを第１モデルから生成された状態値および出力値のデータセットより大きく重み付けして機械学習することにより、第２モデルを生成してよい。
【０００６】
上記の装置において、モデル生成部は、第２プラントにおいて取得された状態値および出力値のデータセットを第１モデルから生成された状態値および出力値のデータセットより大きな学習率で機械学習することにより、第２モデルを生成してよい。
【０００７】
上記のいずれかの装置において、第２プラントにおいて取得された状態値を入力した場合の第１モデルの評価値を算出する第１算出部を備え、モデル生成部は、第１モデルの評価値が閾値以下である場合に、データセットを学習データとして用いずに、第２モデルを生成してよい。
【０００８】
上記の装置において、第１モデルの評価値が閾値以下である場合に、第３プラントにおける状態値に応じた出力値を出力するように学習により生成された第３モデルに関するモデルパラメータの送信を要求するリクエスト部を備え、受信部は、要求に応じて送信されたモデルパラメータを受信してよい。
【０００９】
上記のいずれかの装置において、モデル生成部により生成した第２モデルの評価値を算出する第２算出部と、第２モデルの評価値が閾値以下である場合に、第１モデルに関する新たなモデルパラメータの送信を要求するリクエスト部とを備え、受信部は、要求に応じて送信されたモデルパラメータを受信してよい。
【００１０】
上記のいずれかの装置において、第１モデルは、第１プラントにおいて状態値に応じた出力値を出力するために使用されるモデルと比較してモデルパラメータの量がより小さくてよい。
（【００１１】以降は省略されています）

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