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公開番号2025028569
公報種別公開特許公報(A)
公開日2025-03-03
出願番号2023133470
出願日2023-08-18
発明の名称情報処理装置、情報処理方法およびプログラム
出願人株式会社東芝
代理人弁理士法人酒井国際特許事務所
主分類G06N 3/04 20230101AFI20250221BHJP(計算;計数)
要約【課題】複雑系のレジリエンスなどについての解析、可視化および制御を、より効率的に実行する。
【解決手段】情報処理装置は、処理部を備える。処理部は、解析対象に関連する複数の入力データそれぞれの分布を表す多次元の第1確率分布を用いて生成される複数の第1サンプリングデータと、複数の第1サンプリングデータを入力として求められる、解析対象の物理量を表す複数の出力データと、を含む複数の第2サンプリングデータの特徴を表す複数の特徴量を抽出し、抽出した特徴量に対応するノードを含む、物理量に対応する複数のノード間の関係を表すネットワークモデルを生成する。
【選択図】図1
特許請求の範囲【請求項１】
解析対象に関連する複数の入力データそれぞれの分布を表す多次元の第１確率分布を用いて生成される複数の第１サンプリングデータと、複数の前記第１サンプリングデータを入力として求められる、前記解析対象の物理量を表す複数の出力データと、を含む複数の第２サンプリングデータの特徴を表す複数の特徴量を抽出し、抽出した前記特徴量に対応するノードを含む、前記物理量に対応する複数のノード間の関係を表すネットワークモデルを生成する、
処理部
を備える情報処理装置。
続きを表示（約 1,100 文字）【請求項２】
前記処理部は、
複数の前記特徴量を制御変数として前記解析対象を制御する、
請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項３】
前記処理部は、
前記解析対象から計測される複数の前記入力データであるモニタリングデータを用いて、前記第１確率分布を更新する、
請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項４】
前記処理部は、
生成される前記ネットワークモデルの指標を最適化するように、前記第１確率分布を変更し、
変更された前記第１確率分布を用いて複数の前記第１サンプリングデータを生成する、
請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項５】
前記処理部は、
複数の前記特徴量に基づいて複数の第３サンプリングデータを生成し、複数の前記第３サンプリングデータの分布を表す多次元の第２確率分布と、前記第１確率分布とが整合するか否かを示す指標を最適化するように、複数の前記特徴量を抽出する、
請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項６】
前記処理部は、
複数の前記第１サンプリングデータから生成されるハミルトニアンに基づくマトリクスを分解する演算を含む量子演算を実行し、前記量子演算による演算結果に対する最適化処理により、複数の前記出力データを求める、
請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項７】
前記処理部は、
複数の前記第１サンプリングデータの変化率を求める実数最適化問題を二値変数最適化問題に変換し、量子インスパイアード計算または量子コンピュータを用いた計算により前記二値変数最適化問題を解くことにより、複数の前記出力データを求める、
請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項８】
前記処理部は、
量子インスパイアード計算、量子コンピューティング計算、ラグランジアンモンテカルロ計算、ハミルトニアンモンテカルロ計算、または、マルコフ連鎖モンテカルロ計算に基づいて、前記第１確率分布から複数の前記第１サンプリングデータを生成する、
請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項９】
前記処理部は、
生成した複数の前記第１サンプリングデータの個数に対する、複数の前記第１サンプリングデータのうち対応する出力データが特定の条件を満たすサンプリングデータの個数の割合を表す発生確率を計算する、
請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項１０】
前記処理部は、
前記発生確率が目標値になるように前記解析対象を制御する、
請求項９に記載の情報処理装置。
（【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】
本発明の実施形態は、情報処理装置、情報処理方法およびプログラムに関する。
続きを表示（約 2,900 文字）【背景技術】
【０００２】
複雑系の一例であるインフラシステムのダウンタイム削減およびアベイラビリティ向上に向けて、予見、監視、対応および学習から構成されるSafety-IIのコンセプトに基づくレジリエンス・マネジメントが期待されている。Safety-IIの概念に基づき、複雑系の外乱に対するレジリエンス（システムダウンタイム低減など）を向上させ、適切にレジリエンス・マネジメントを行うための解析、可視化および制御を実現する手法が必要となっている。また、サーキュラーエコノミーの実現に向けて、環境性、経済性およびレジリエンスといった複数の価値を並立させるための解析、可視化および制御を実現する手法も必要になっている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
特開２０２２－１８０８７３号公報
特開２０２２－０４９０６７号公報
【非特許文献】
【０００４】
Auto-Encoding Variational Bayes, arXiv:1312.6114
FFJORD: FREE-FORM CONTINUOUS DYNAMICS FOR SCALABLE REVERSIBLE GENERATIVE MODELS, arXiv:1810.01367
NICE: NON-LINEAR INDEPENDENT COMPONENTS ESTIMATION， arXiv:1410.8516
A variational eigenvalue solver on a quantum processor， arXiv:1304.3061
A Variational Quantum Linear Solver Application to Discrete Finite-Element Methods， Entropy 2023, 25（4）, 580
A Variational Quantum Algorithm for Generalized Eigenvalue Problems and Its Application to Finite Element Method， arXiv:2302.12602
Graph neural networks: A review of methods and applications， arXiv:1812.08434
Benjamin Zanger, Christian B. Mendl, Martin Schulz, and Martin Schreiber, “Quantum Algorithms for Solving Ordinary Differential Equations via Classical Integration Methods”, Quantum, 5, 502 （2021）.
A Comprehensive Survey of Graph Embedding: Problems, Techniques and Applications, arXiv:1709.07604
A Comprehensive Survey on Graph Neural Networks, arXiv:1901.00596
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
本発明の実施形態は、複雑系のレジリエンスなどについての解析、可視化および制御を、より効率的に実行可能な情報処理システム、情報処理方法およびプログラムを提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
実施形態の情報処理装置は、処理部を備える。処理部は、解析対象に関連する複数の入力データそれぞれの分布を表す多次元の第１確率分布を用いて生成される複数の第１サンプリングデータと、複数の第１サンプリングデータを入力として求められる、解析対象の物理量を表す複数の出力データと、を含む複数の第２サンプリングデータの特徴を表す複数の特徴量を抽出し、抽出した特徴量に対応するノードを含む、物理量に対応する複数のノード間の関係を表すネットワークモデルを生成する。
【図面の簡単な説明】
【０００７】
実施形態の情報処理システムのブロック図。
分析部のブロック図。
ＳｏＳ部のブロック図。
サンプリングデータセットの例を示す図。
特徴量の抽出方法を説明するための図。
複雑ネットワークの構成例を示す図。
複雑ネットワークの構成例を示す図。
蓄電池システム、および、複雑ネットワークの例を示す図。
実施形態のプラットフォームによる情報処理のフローチャート。
変形例１の分析部のブロック図。
変形例１の情報処理のフローチャート。
変形例２の分析部のブロック図。
変形例２の情報処理のフローチャート。
量子古典ハイブリッド計算の流れの例を示す図。
一次元でモデル化した弦を８つの有限要素に分割した例を示す図。
マトリクスに対応する量子回路の例を示す図。
アダマールテストの量子回路の構成例を示す図。
機械系の振動モデルと電気系の振動モデルとの対応関係を示す図。
ランダムネットワークの例を示す図。
フリースケールネットワークの例を示す図。
損傷確率の経時変化の例を示す図。
電流電圧特性を表す等価回路モデルの例を示す図。
情報処理装置のハードウェア構成図。
【発明を実施するための形態】
【０００８】
以下に添付図面を参照して、この発明にかかる情報処理装置の好適な実施形態を詳細に説明する。
【０００９】
以下では、解析の対象となる複雑系である対象システムがインフラシステムである場合を例に説明する。インフラシステムは、例えば、蓄電池システム、風力発電プラント、パワーエレクトロニクス、エレベータシステム、インフラ構造物、分散型エネルギープラント、電力網、水道網、交通網、ロボットシステム、および、通信網などである。対象システムは、インフラシステムに限られるものではない。
【００１０】
上記のように、インフラシステムなどでは、適切にレジリエンス・マネジメントを行うための解析、可視化および制御を実現する手法が求められている。
（【００１１】以降は省略されています）

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