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公開番号2025175742
公報種別公開特許公報(A)
公開日2025-12-03
出願番号2024081968
出願日2024-05-20
発明の名称情報処理装置、情報処理方法、及びプログラム
出願人日本電気株式会社
代理人個人
主分類G06N 20/00 20190101AFI20251126BHJP(計算;計数)
要約【課題】対象物の物性値に関する予測精度を向上させる。
【解決手段】情報処理装置は、1又は複数の物理量に依存する第1の物性値を取得する取得手段と、前記第1の物性値を、前記1又は複数の物理量の少なくとも何れかの物理量に依存する第2の物性値と組み合わせることによって、前記少なくとも何れかの物理量への依存性が前記第1の物性値よりも低減された特徴量を導出する導出手段と、前記特徴量を参照した予測処理を実行する予測手段とを備えている。
【選択図】図1
特許請求の範囲【請求項１】
１又は複数の物理量に依存する第１の物性値を取得する取得手段と、
前記第１の物性値を、前記１又は複数の物理量の少なくとも何れかの物理量に依存する第２の物性値と組み合わせることによって、前記少なくとも何れかの物理量への依存性が前記第１の物性値よりも低減された特徴量を導出する導出手段と、
前記特徴量を参照した予測処理を実行する予測手段と
を備えている情報処理装置。
続きを表示（約 1,700 文字）【請求項２】
前記第１の物性値及び前記第２の物性値の少なくとも何れかの物性値は、前記少なくとも何れかの物理量に非線形的に依存し、
前記導出手段は、前記少なくとも何れかの物理量への非線形的依存性が、前記少なくとも何れかの物性値よりも低減された前記特徴量を導出する
請求項１の記載の情報処理装置。
【請求項３】
前記導出手段は、
前記第１及び前記第２の物性値の候補となる複数の物性値の各々と、当該複数の物性値の各々の１又は複数の物理量への依存性とが対応付けられた対応情報を参照して、当該複数の物性値から、前記第１の物性値への組み合わせの対象となる前記第２の物性値を選択する
請求項２に記載の情報処理装置。
【請求項４】
前記第１の物性値は、対象物の流動性に関する物性値を含み、
前記第２の物性値は、前記対象物の比重を含み、
前記導出手段は、前記第１の物性値と前記第２の物性値との積によって前記特徴量を導出する
請求項１から３の何れか１項に記載の情報処理装置。
【請求項５】
前記予測手段は、
前記導出手段が導出した特徴量を含む１又は複数の特徴量の線形結合によって、予測対象の物性値を予測する
請求項１から３の何れか１項に記載の情報処理装置。
【請求項６】
１又は複数の物理量に依存する第１の物性値を取得する取得手段と、
前記第１の物性値を、前記１又は複数の物理量の少なくとも何れかの物理量に依存する第２の物性値と組み合わせることによって、前記少なくとも何れかの物理量への依存性が前記第１の物性値よりも低減された特徴量を導出する導出手段と、
前記特徴量を参照した学習処理を実行する学習手段と
を備えている情報処理装置。
【請求項７】
１又は複数の物理量に依存する第１の物性値を取得することと、
前記第１の物性値を、前記１又は複数の物理量の少なくとも何れかの物理量に依存する第２の物性値と組み合わせることによって、前記少なくとも何れかの物理量への依存性が前記第１の物性値よりも低減された特徴量を導出することと、
前記特徴量を参照した予測処理を実行することと
を含んでいる情報処理方法。
【請求項８】
１又は複数の物理量に依存する第１の物性値を取得することと、
前記第１の物性値を、前記１又は複数の物理量の少なくとも何れかの物理量に依存する第２の物性値と組み合わせることによって、前記少なくとも何れかの物理量への依存性が前記第１の物性値よりも低減された特徴量を導出することと、
前記特徴量を参照した学習処理を実行することと
を含んでいる情報処理方法。
【請求項９】
コンピュータを情報処理装置として機能させるプログラムであって、
前記プログラムは、前記コンピュータに、
１又は複数の物理量に依存する第１の物性値を取得する取得処理と、
前記第１の物性値を、前記１又は複数の物理量の少なくとも何れかの物理量に依存する第２の物性値と組み合わせることによって、前記少なくとも何れかの物理量への依存性が前記第１の物性値よりも低減された特徴量を導出する導出処理と、
前記特徴量を参照した予測処理と
を実行させるプログラム。
【請求項１０】
コンピュータを情報処理装置として機能させるプログラムであって、
前記プログラムは、前記コンピュータに、
１又は複数の物理量に依存する第１の物性値を取得する取得処理と、
前記第１の物性値を、前記１又は複数の物理量の少なくとも何れかの物理量に依存する第２の物性値と組み合わせることによって、前記少なくとも何れかの物理量への依存性が前記第１の物性値よりも低減された特徴量を導出する導出処理と、
前記特徴量を参照した学習処理と
を実行させるプログラム。

発明の詳細な説明【技術分野】
【０００１】
本開示は、情報処理装置、情報処理方法、及びプログラムに関する。
続きを表示（約 1,300 文字）【背景技術】
【０００２】
対象物の物性値を予測する技術が知られている。例えば、特許文献１には、プラスチックの物性値に関する最適解を決定する技術が開示されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
特開２０２３－６２４３２号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
一般に、対象物の物性値は、１又は複数の物理量に依存する。そして、対象物の物性値に関する予測を行う場合、当該物性値の当該１または複数の物理量への依存性に起因して予測の程度が大きく低下する場合がある。また、これらの物理量は直接的に測定できる場合もあるが、測定が困難な場合も少なくない。
【０００５】
このため、対象物の物性値に関し、当該物性値が依存する１又は複数の物理量の測定可否に関わらず、当該物性値の予測精度を向上させたいというニーズがある。
【０００６】
本開示は、上記の問題に鑑みてなされたものであり、その一例示的目的は、対象物の物性値に関する予測精度を向上させる技術を提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
本開示の一例示的側面に係る情報処理装置は、１又は複数の物理量に依存する第１の物性値を取得する取得手段と、前記第１の物性値を、前記１又は複数の物理量の少なくとも何れかの物理量に依存する第２の物性値と組み合わせることによって、前記少なくとも何れかの物理量への依存性が前記第１の物性値よりも低減された特徴量を導出する導出手段と、前記特徴量を参照した予測処理を実行する予測手段とを備えている。
【０００８】
本開示の一例示的側面に係る情報処理装置は、１又は複数の物理量に依存する第１の物性値を取得する取得手段と、前記第１の物性値を、前記１又は複数の物理量の少なくとも何れかの物理量に依存する第２の物性値と組み合わせることによって、前記少なくとも何れかの物理量への依存性が前記第１の物性値よりも低減された特徴量を導出する導出手段と、前記特徴量を参照した学習処理を実行する学習手段とを備えている。
【０００９】
本開示の一例示的側面に係る情報処理方法は、１又は複数の物理量に依存する第１の物性値を取得することと、前記第１の物性値を、前記１又は複数の物理量の少なくとも何れかの物理量に依存する第２の物性値と組み合わせることによって、前記少なくとも何れかの物理量への依存性が前記第１の物性値よりも低減された特徴量を導出することと、前記特徴量を参照した予測処理を実行することとを含んでいる。
【００１０】
本開示の一例示的側面に係る情報処理方法は、１又は複数の物理量に依存する第１の物性値を取得することと、前記第１の物性値を、前記１又は複数の物理量の少なくとも何れかの物理量に依存する第２の物性値と組み合わせることによって、前記少なくとも何れかの物理量への依存性が前記第１の物性値よりも低減された特徴量を導出することと、前記特徴量を参照した学習処理を実行することと
を含んでいる。
（【００１１】以降は省略されています）

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