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公開番号2025015024
公報種別公開特許公報(A)
公開日2025-01-30
出願番号2023118079
出願日2023-07-20
発明の名称計算機システム、制御システム、および処理方法
出願人株式会社日立製作所
代理人弁理士法人ウィルフォート国際特許事務所
主分類G06N 3/049 20230101AFI20250123BHJP(計算;計数)
要約【課題】異なる信号経路を経て受信される信号を、それらに時刻情報が付与されていなくても、同期させることを可能にする技術を提供する。
【解決手段】計算機システムは、複数の時系列信号がそれぞれに遅延した複数の入力信号の所定期間の時間枠おける波形に基づいて画像を形成する画像形成部と、畳み込みニューラルネットワークにより前記画像の特徴を抽出する畳み込みニューラルネットワーク部と、前記特徴に基づいて、複数の前記入力信号の遅延する前の時間関係である初期時間関係を特定する同期判定部と、複数の前記入力信号の時間関係を前記初期時間関係に戻した複数の時系列信号を生成する同期再生部と、を有する。
【選択図】図1
特許請求の範囲【請求項１】
複数の時系列信号がそれぞれに遅延した複数の入力信号の所定期間の時間枠おける波形に基づいて画像を形成する画像形成部と、
畳み込みニューラルネットワークにより前記画像の特徴を抽出する畳み込みニューラルネットワーク部と、
前記特徴に基づいて、複数の前記入力信号の遅延する前の時間関係である初期時間関係を特定する同期判定部と、
複数の前記入力信号の時間関係を前記初期時間関係に戻した複数の時系列信号を生成する同期再生部と、
を有する計算機システム。
続きを表示（約 1,400 文字）【請求項２】
請求項１に記載の計算機システムにおいて、
前記画像形成部は、複数の前記入力信号の前記時間枠における時間軸に対する信号強度を表したタイミングチャートを前記画像として形成する、
計算機システム。
【請求項３】
請求項１に記載の計算機システムにおいて、
前記畳み込みニューラルネットワーク部および前記同期判定部は、
相互の時間関係が変化した複数の時系列信号の波形に基づく画像の特徴に基づいて、該画像を、前記初期時間関係の複数の時系列信号を表すクラスに分類するニューラルネットワークであり、
複数の前記入力信号の波形に基づく画像から抽出される特徴に基づいて該画像を前記クラスに分類する、
計算機システム。
【請求項４】
請求項３に記載の計算機システムにおいて、
前記時系列信号は、信号強度によって複数の離散値を表現するデジタル信号であり、
前記畳み込みニューラルネットワーク部および前記同期判定部は、前記画像の特徴に基づいて、該画像を、複数の前記時系列信号の複数の離散値の組み合わせを表すクラス分類する、
計算機システム。
【請求項５】
請求項１に記載の計算機システムにおいて、
前記同期再生部により生成された複数の時系列信号を、予めノード結合強度が決定されている再帰ニューラルネットワークに入力する再帰ニューラルネットワーク部と、
前記再帰ニューラルネットワークの出力から、所望の制御信号を生成するように予め学習した学習部と、
を更に有する、
計算機システム。
【請求項６】
請求項５に記載の計算機システムにおいて、
前記再帰ニューラルネットワークは、ノード結合強度がランダムに決定されたリザバー計算のリザバーである、
計算機システム。
【請求項７】
請求項６に記載の計算機システムにおいて、
前記リザバーは、前記ノード結合強度がべき分布となるようにランダムに決定されたリザバーである、
計算機システム。
【請求項８】
請求項１に記載の計算機システムにおいて、
前記画像形成部は、前記時間枠の期間を調整可能である、
計算機システム。
【請求項９】
請求項１に記載の計算機システムにおいて、
複数の時系列信号のそれぞれに擬似遅延を加える擬似遅延生成部と、
前記擬似遅延を加える前の時系列信号である擬似遅延前時系列信号と前記擬似遅延を加えた後の時系列信号である擬似遅延後時系列信号との組み合わせを学習データとして、前記画像形成部が前記擬似遅延後時系列信号から形成する画像を基に、前記擬似遅延前時系列信号の時間関係を特定できるように、前記畳み込みニューラルネットワーク部および前記同期判定部を学習する学習処理部と、
を更に有する計算機システム。
【請求項１０】
請求項５に記載の計算機システムにおいて、
前記再帰ニューラルネットワーク部は、再生された複数の前記時系列信号と、複数の静的な状況を選択的に指定する状況指定信号とを、前記再帰ニューラルネットワークに入力する、
計算機システム。
（【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】
本開示は、通信手段を用いて収集した時系列信号を処理する技術に関する。
続きを表示（約 1,600 文字）【背景技術】
【０００２】
近年、第５世代移動通信システム（５Ｇ）に代表される情報通信ネットワークの進化を活用して産業および社会のインフラストラクチャの運用を高度化することで、省人化、自働化およびリモート化を行う試みが検討されている。
【０００３】
これらの取り組みの一つとして、製造業におけるデジタルツインが挙げられる。デジタルツインとは、工場における生産機械や航空機のエンジンなど現実世界に存在するモノの特性・状態・機能をサイバー空間上へ写像したデジタル的代替物である。
【０００４】
デジタルツインにより現実世界とサイバー世界をリンクさせた高度なエンニアリングが可能となる。例えば、デジタルツインを用いてサイバー空間内で対象物に関する分析・予測をおこなうことで、設計の手戻りを最小化したり、高度で多様な故障の検証をしたり、センサ情報をもとにして劣化を予測することによりメンテナンスサイクルを最適化したりなどが可能となる。
【０００５】
これまでのデジタルツインは、製造業を中心に検討が先行したこともあり、工場内の固定的な場所に設置された対象物を単独でサイバー空間に写像したものが中心であった。しかし、今後は、時間および空間情報を現実空間と共有する多数のヒト・モノを同時にデジタルツイン化し、サイバー空間上で多数のデジタルツインを協調させて扱うことで、ヒトとモノが協調した生産・移動・物流を通じた社会イノベーションの実現が目指されている。
【０００６】
一般に、現実世界に存在する多数のモノは、共通の空間と共通の時間を共有しつつ動作している。これらの多数のモノをサイバー空間上でデジタルツインとして再現し、それら多数のデジタルツインを協調して動作させるためには、多数のデジタルツイン間で、共通の時間座標すなわち同期した時刻情報を共有する必要がある。その際、現実世界のセンサ等で取得された様々な信号が信号経路を経てサーバに到達するまでの遅延量がそれぞれ異なるため、現実世界で起こった様々な事象を、時間関係を維持し、正しい順序でサイバー空間に再現するには、現実世界で生じた遅延量によって変化した相互の時間関係をサイバー空間に適用する前に元に戻すことが要求される。これについて、特許文献１には、現実世界の各機器にて送信する信号に時刻情報を付与することで、多数のデジタルツイン間で同期した時刻情報を共有する方法が提案されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００７】
特開２０２２－５５７２１号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００８】
しかしながら、特許文献１の手法のように、現実世界の多数の機器に送信する信号に正確な時刻情報を付与する機能を持たせることは容易でない。
【０００９】
本開示に含まれるひとつの目的は、異なる信号経路を経て受信される信号を、それらに時刻情報が付与されていなくても、同期させることを可能にする技術を提供することである。
【課題を解決するための手段】
【００１０】
本開示に含まれるひとつの態様の計算機システムは、複数の時系列信号がそれぞれに遅延した複数の入力信号の所定期間の時間枠おける波形に基づいて画像を形成する画像形成部と、畳み込みニューラルネットワークにより前記画像の特徴を抽出する畳み込みニューラルネットワーク部と、前記特徴に基づいて、複数の前記入力信号の遅延する前の時間関係である初期時間関係を特定する同期判定部と、複数の前記入力信号の時間関係を前記初期時間関係に戻した複数の時系列信号を生成する同期再生部と、を有する。
【発明の効果】
（【００１１】以降は省略されています）

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