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希少事象発見技術

NECの最先端技術

2018.5.11

短時間で複数の不具合発生条件を見つけ出す

背景

例えば自動車などの製品を設計する際、設計段階でコンピュータ上に模擬的に製品を再現し、シミュレーションを繰り返して不具合の発見と修正をしています。製造後に不具合が見つかると、リコールや再設計などの巨額のコストが発生することになりますので、製造着手前の不具合検証は非常に重要なプロセスです。

しかし、発生確率が極めて低い不具合は発見が極めて難しく、熟練の専門家がシミュレーションを繰り返して探索しますが、検証に時間がかかるという課題があります。また社会システムの高度化に伴いさらなる高い信頼性が要求されますが、設計対象が複雑になるため、発生がまれな不具合が見落とされるリスクが増大します。
そこで、当社と国立研究開発法人産業技術総合研究所(以下、産総研)は、2016年6月に設立した「NEC-産総研 人工知能連携研究室」(注1)において共同で研究開発を進め、シミュレーション条件が多数で、その組合せが膨大になり、発生確率が極めて低いために発見が難しい不具合であっても、AIが学習をしながらシミュレーションを効率的に繰り返すことで、短時間で複数の不具合の発生条件を見つけ出す「希少事象発見技術」を開発しました。

まれな事象でも、短時間で、見落としリスクを軽減して発見できる技術

本技術の詳細

技術の特長

  1. 不具合の検証時間を短縮
    AIがシミュレーション結果から不具合の程度と発生頻度を学習して不具合を探索します。その際、学習結果に基づいて、頻度が低いために不具合の検証が不十分になりがちな条件の近傍を集中的に探索する一方、頻度が高く検証が十分な条件はまばらに探索します。このように、発生頻度に応じて意図的に不均一に探索するアルゴリズムを開発しました。その結果、まれな不具合の発生条件を効率的に絞り込むことが可能になり、短時間で不具合を発見することができます。
  2. 複数の不具合でも見落としリスクを軽減
    探索過程で最初に発見した不具合の発生条件の近傍に探索を集中すると複数の不具合があった場合に、他の不具合を見落とすリスクが高まります。見落としリスクを軽減する最適条件を数理的に導き出し、不具合近傍の探索とそれ以外の探索の比率を50%ずつとするのが最適であるということを証明しました。不具合の程度と発生頻度の学習結果に基づいてAIはこの比率を計算し、不具合近傍探索の集中度を調整します。これにより、複数不具合の見落としリスクを軽減することができます。

今後の展望

本技術は、シミュレーションを利用した光学設計の他にも、橋や建物等の建築構造設計、エンジン等の流体構造設計などに幅広く適用できます。当社は産総研と共同で本技術による設計革新を実現していきます。

  • (注1)
    NEC-産総研連携研究室
    2016年6月1日に産総研人工知能研究センター内に設立。シミュレーションとAIが融合した技術を基本原理から産業応用まで一貫して開発することで、「未知の状況での意思決定」という新分野を確立し、AI研究のさらなる加速と産業への貢献に向けて共同で取り組んでいます。
    https://jpn.nec.com/press/201604/20160405_02.html