IMI Colloquium

2025年1月　IMI Colloquium

■日時：　2025年1月8日(水) 16:45 - 17:45
■場所：　IMIオーディトリアム及びZoomによるオンラインコロキウム
■講師：　東芝 研究開発センター / 九州大学 マス・フォア・インダストリ研究所
            山口 晃広氏     
■講演タイトル： インフラ・製造分野向け波形異常診断AI
■講演要旨:

インフラや製造分野では設備の高信頼・高効率化に向けて、センサから時系列データを

収集し、機械学習により異常や正常を自動判定する異常診断技術が注目されている。

このような産業分野では、AIの判定性能を向上させるだけでなく、波形を確認する現場の

専門家がAIの判定根拠を解釈できることも求められる。また、高信頼な設備では異常事例を

収集することが難しいなどの課題もある。本発表では、異常検知の基礎などを説明したあと、

我々が開発した波形異常診断技術を紹介する。また、変電所開閉装置への適用事例も示す。

IMIコロキウム 世話人
　池松 泰彦 [ikematsu@imi.kyushu-u.ac.jp]
　倉田 澄人 [kurata@imi.kyushu-u.ac.jp]
　田上 大助 [tagami@imi.kyushu-u.ac.jp]

開催報告: https://www.imi.kyushu-u.ac.jp/post-16693/
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IMI Colloquium in January 2025

■Date : Wednesday, 8 January 2025 16:45-17:45
■Place : IMI Auditorium(W1-D-413)　and Live streaming with ZOOM
■Speaker : Dr. Akihiro Yamaguch
(Corporate R&D Center, Toshiba Corporation / Institute of Mathematics for Industry, Kyushu University)
■Title : Anomaly Diagnosis AI on Waveforms for Infrastructure and Manufacturing
■Abstract:
In the infrastructure and manufacturing fields, there is a growing interest in diagnostic technology that
collects time-series data from sensors and uses machine learning to automatically determine whether
equipment is normal or abnormal, in order to improve the reliability and efficiency of equipment. In these
industrial fields, AI is required not only to improve its accuracy, but also to enable field experts who check
waveforms can interpret the AI's decision rationale. There are also issues such as the difficulty of collecting
anomaly data in highly reliable equipment. In this presentation, I explain the basic concepts such as anomaly
detection, and then introduce the waveform anomaly diagnosis methods we have developed. We also present
applications to substation equipment.

IMI Colloquium Organizers
　IKEMATSU, Yasuhiko: ikematsu@imi.kyushu-u.ac.jp
　KURATA, Sumito: kurata@imi.kyushu-u.ac.jp
　TAGAMI, Daisuke: tagami@imi.kyushu-u.ac.jp

Report: https://www.imi.kyushu-u.ac.jp/post-16696/