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AIによる化学プロセスの異常検知技術

AIによる化学プロセスの異常検知技術

～限られたデータ、ふぞろいのデータを用いた異常検知技術の開発法～
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開催日

  • 2021年11月5日(金) 10時00分 ～ 17時00分

プログラム

第1部. AIによる化学プロセスの異常検知技術

(2021年11月5日 10:00〜12:00)

　Xとyの間の関係式をモデル化する際に悪影響を与える外れ値を事前に適切に除去する必要がある。そのような外れ値はあるプロセス変数のデータ分布から外れるデータであると仮定して異常データの検出を試みることがある。検討した外れ値検出手法は、3シグマ法、Hampel identifier、Savitzky Goley (SG) 法による処理前後の値の差に対してHampel identiferを行う方法である。ただ、単変量統計プロセス管理ではプロセス変数間の相関関係を考慮しておらず、変数間の相関が大きい際に適切な異常検出ができない。そこで、多変量統計的プロセス管理 (Multivariate Statistical Process Control, MSPC) が活用される。T2統計量とQ統計量を同時に監視し、いずれか一方でも管理限界を超えた場合に異常と判断する。これ以外にも、独立成分分析 (Independent Component Analysis, ICA) 、One-Class Support Vector Machine (OCSVM) を紹介する。

  • 3シグマ法、Hampel identifier、SG 法による処理前後の値の差に対してHampel identiferを行う
  • 多変量統計的プロセス管理 (Multivariate Statistical Process Control, MSPC)
  • 主成分分析 (Principal Component Analysis, PCA)
  • T2統計量とQ統計量
  • 独立成分分析 (Independent Component Analysis, ICA)
  • One-Class Support Vector Machine (OCSVM)
  • ソフトセンサーと異常検知
  • 質疑応答

第2部. 化学プロセスでの特徴量エンジニアリングとデータ解析

(2021年11月5日 12:45〜14:45)

　本講座では、化学プロセスの異常検出を適切に行うことを目的として、特徴量エンジニアリングやその他のデータ解析手法について解説を行う。まず、特徴量および特徴量エンジニアリングの定義などについて説明する。次に、特徴量エンジニアリングを含む、異常検出の手順全体について説明する。そして、異常検出システムの応用事例を紹介する。最後に質疑応答を行い、受講者に特有の疑問や課題の解決を試みる。

  1. 特徴量とは
  2. 特徴量エンジニアリングとは
  3. 異常検出のためのデータ解析手順
    1. データ解析手順の概要
    2. 単変量プロセス管理
    3. 多変量プロセス管理
      1. 線形モデルに基づく方法
      2. 非線形モデルに基づく方法
  4. 応用事例
    • 質疑応答

第3部. スモールデータ・不均衡データ解析を用いた異常検知

(2021年11月5日 15:00〜17:00)

　化学プロセスでは、全体としてデータは豊富に集められるが、異常発生時のデータを十分に集められないなどの理由で、しばしば機械学習用のデータを適切に収集することが困難なことがある。このような場合、正常クラスと異常クラスのサンプル数には、著しい偏りが生じる。通常の分類問題における機械学習アルゴリズムは、それぞれのクラスのサンプル数がほぼ同量であることを想定しており、データが不均衡であると、適切にモデルを学習できなくなる。
　本講演では、正常クラスと異常クラスのデータが不均衡である場合でも、モデルを学習させる方法をいくつか紹介する。

  1. スモールデータ、不均衡データとは?
  2. 回帰分析と分類問題
  3. 線形判別分析 (LDA)
    • LDAの導出
    • LDAと固有値問題
    • LDAと最小二乗法
  4. 分類問題における性能評価
  5. LDAと不均衡データ
  6. サンプリング法
    • アンダーサンプリング
    • オーバーサンプリング
  7. アンサンブル学習
    • ランダムフォレスト
    • ブースティング
  8. ハイブリッド手法
    • RUSBoost
    • 質疑応答
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講師

  • 船津 公人 氏
    奈良先端科学技術大学院大学 データ駆動型サイエンス創造センター
    センター長, 特任教授
  • 金 尚弘 氏
    京都大学 工学研究科 化学工学専攻 プロセスシステム工学研究室
    助教
  • 藤原 幸一 氏
    北海道大学 電子科学研究所
    教授
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主催

株式会社 技術情報協会
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複数名
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  • 2名様以上でお申込みの場合、1名あたり 50,000円(税別) / 55,000円(税込) で受講いただけます。
    • 1名様でお申し込みの場合 : 1名で 55,000円(税別) / 60,500円(税込)
    • 2名様でお申し込みの場合 : 2名で 100,000円(税別) / 110,000円(税込)
    • 3名様でお申し込みの場合 : 3名で 150,000円(税別) / 165,000円(税込)
  • 同一法人内による複数名同時申込みのみ適用いたします。
  • 受講券、請求書は、代表者にご郵送いたします。
  • 他の割引は併用できません。

アカデミック割引

  • 1名様あたり 30,000円(税別) / 33,000円(税込)

日本国内に所在しており、以下に該当する方は、アカデミック割引が適用いただけます。

  • 学校教育法にて規定された国、地方公共団体、および学校法人格を有する大学、大学院、短期大学、附属病院、高等専門学校および各種学校の教員、生徒
  • 病院などの医療機関・医療関連機関に勤務する医療従事者
  • 文部科学省、経済産業省が設置した独立行政法人に勤務する研究者。理化学研究所、産業技術総合研究所など
  • 公設試験研究機関。地方公共団体に置かれる試験所、研究センター、技術センターなどの機関で、試験研究および企業支援に関する業務に従事する方

ライブ配信セミナーについて

  • 本セミナーは「Zoom」を使ったライブ配信セミナーとなります。
  • お申し込み前に、 視聴環境 と テストミーティングへの参加手順 をご確認いただき、 テストミーティング にて動作確認をお願いいたします。
  • 開催日前に、接続先URL、ミーティングID​、パスワードを別途ご連絡いたします。
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  • セミナー資料は郵送にて前日までにお送りいたします。
  • 開催まで4営業日を過ぎたお申込みの場合、セミナー資料の到着が、開講日に間に合わない可能性がありますこと、ご了承下さい。
    ライブ配信の画面上でスライド資料は表示されますので、セミナー視聴には差し支えございません。
    印刷物は後日お手元に届くことになります。
  • ご自宅への書類送付を希望の方は、通信欄にご住所・宛先などをご記入ください。
  • タブレットやスマートフォンでも受講可能ですが、機能が制限される場合があります。
  • ご視聴は、お申込み者様ご自身での視聴のみに限らせていただきます。不特定多数でご覧いただくことはご遠慮下さい。
  • 講義の録音、録画などの行為や、権利者の許可なくテキスト資料、講演データの複製、転用、販売などの二次利用することを固く禁じます。
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