東芝は12月7日、工場や発電所などの大規模で複雑なプラントに設置した数千点のセンサーから得られる時系列データから、異常の兆候を早期検知する異常予兆検知AIを開発したことを発表した。

今後、同社は発電プラント向けPoC用システムの提供準備を2021年度中に完了させ、他のさまざまなプラントにおいても性能実証を行う。

同AI技術を用いた異常予兆検知システムを、ユーザーのニーズに応じて産業分野向けIoTサービスのポータルサイト「Toshiba SPINEX Marketplace」に展開するほか、オンプレミスでの提供も目指し検討を進めていく。

同社は、東芝エネルギーシステムズの子会社のシグマパワー有明が運営する三川発電所にて同AIの実証実験を進めており、大量のデータをオンラインで監視し、早期に異常を検知できたという。

  • シグマパワー有明 三川発電所（福岡県大牟田市）

また、同AIを使用し、水処理試験設備の公開データで異常検知を実施したところ、検知性能は従来技術よりも12%向上し、世界トップレベルの検知結果が得られたという。同社は、同技術の詳細を12月7日に、データマイニングに関する国際会議ICDM2021 LITSAで発表した。

プラントは複雑なシステムであり、プラント全体の状態や各機器の状態など複数の要因が同時に重なり変動する。センサーから得られる値には、複数の要因の影響が信号として同時に入ってくる。従来の技術では、これらの信号の変動を正確に学習することができず、ある要因からの信号の異常な変化を別の要因からの信号の正常な変化と誤認し、異常の検知ができない場合があった。

同AIは2つの深層学習モデルを用いてセンサー値の正常状態を高精度に予測し、センサー値と予測値のずれから、従来では捉えられなかったセンサー値の複雑な変動に埋もれた微小な異常変動を検知できる。

  • 異常予兆検知AI