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さまざまな電力設備や交通などの社会インフラの安全を支えるため、インフラ設備を保守する負担が増大しています。この負担を軽減するため、設備から収集されるさまざまな稼働データから設備の状態を予測、状態に応じた効率的なメンテナンスができるようになります。たとえば、電力設備では、設備の電流や電圧などの変化から、劣化が起こる時期をAIで予測して、効率的なメンテナンスを行い、トラブルを未然に防ぎます。未来は、使用状況によって変わる、最適なメンテナンスの時期を、設備自身が知らせてくれるようになるかもしれません。
技術のポイントは、刻々と変化するデータの将来値を高精度で導き出す予測AIです。短期的な傾向と、長期にわたる傾向を自動抽出し、両方をバランスよく学習します。リアルタイムで予測を自動調整することで、高精度での予測を実現。予測値と閾値判定を合わせて、劣化時期を予測します。すべての時系列データを保存せず、長期にわたる傾向は、代表的なパターンのみをリアルタイムに抽出するため、エッジデバイスへの搭載も可能です。電圧変動予測や交通渋滞予測に関する公開ベンチマークで、世界トップレベルの予測精度を達成しました。この技術により設備の信頼性向上と保全コストの削減を実現し、インフラ機器の予知保全に貢献することを目指します。
東芝総合研究所（小向地区）
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