(57)【要約】【課題】ＰＬＣによるビッグデータの演算を容易にし、かつ、アナログ制御系のＡＩ処理に適した簡便な符号化方式を提供すること。【解決手段】情報処理方法は、産業機器からアナログ信号を取得するステップと、アナログ信号をデジタル信号に変換するステップと、変換されたデジタル信号の初期値から目標値までの経時変化を、ベータ関数を用いて近似することにより符号化するステップと、経時変化の実測値と近似に用いたベータ関数との残差平方和を算出するステップと、初期値、目標値、初期値から目標値までの経過時間、符号化された経時変化の因子、および残差平方和をＡＩ処理の入力因子として入力するステップと、を含む。【選択図】図４Ａ
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
産業機器からアナログ信号を取得するステップと、
前記アナログ信号をデジタル信号に変換するステップと、
変換されたデジタル信号の初期値から目標値までの経時変化を、ベータ関数を用いて近似することにより符号化するステップと、
前記経時変化の実測値と近似に用いたベータ関数との残差平方和を算出するステップと、
前記初期値、前記目標値、前記初期値から前記目標値までの経過時間、前記符号化された経時変化の因子、および前記残差平方和をＡＩ処理の入力因子として入力するステップと、
を含む情報処理方法。
【請求項２】
産業機器からアナログ信号を取得するステップと、
前記アナログ信号をデジタル信号に変換するステップと、
変換されたデジタル信号の初期値から目標値までの経時変化を、ベータ関数を用いて近似することにより符号化するステップと、
前記経時変化の実測値と近似に用いたベータ関数との残差平方和を算出するステップと、
前記初期値、前記目標値、前記初期値から前記目標値までの経過時間、前記符号化された経時変化の因子、および前記残差平方和をＡＩ処理の教育用因子として入力するステップと、
を含む情報処理方法。
【請求項３】
前記デジタル信号が制御信号であり、前記アナログ信号から変換された制御信号の制御開始から目標到達までの経時変化を、ベータ関数を用いて近似することにより符号化する請求項１または２に記載の情報処理方法。
【請求項４】
産業機器からアナログ信号を取得するステップと、
前記アナログ信号をデジタル信号に変換するステップと、
変換されたデジタル信号の初期値から目標値までの経時変化を、ベータ関数を用いて近似することにより符号化するステップと、
前記経時変化の実測値と近似に用いたベータ関数との残差平方和を算出するステップと、
前記初期値、前記目標値、前記初期値から前記目標値までの経過時間、前記符号化された経時変化の因子、および前記残差平方和をＡＩ処理の入力因子として入力するステップと、
をコンピュータに実行させる情報処理プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、情報処理技術に関し、より詳細には、符号化方式を用いて人工知能（ＡＩ：Artificial Intelligence）の処理を実行する情報処理技術に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、ＡＩを用いて、アナログ／デジタル変換器を備えた産業用設備等のフィードバック制御の処理を行う場合、多量のデータ（ビッグデータ）が必要となるため、それらのビッグデータを圧縮してサーバやクラウド等の専用機器等に集めてから、ビッグデータを分離・分析して処理を行っていた。
【０００３】
ところが、近年は、様々な生産現場において、プログラマブルロジックコントローラ（ＰＬＣ：Programmable Logic Controller）などの制御装置の内部でＡＩ処理を行う技術が普及されつつある。
【０００４】
このような技術の例として、例えば特許文献１には、時系列データの収集および格納の機能を搭載した制御装置において、制御装置が管理する１または複数の観測値から特徴量を生成し、その生成した特徴量を統計処理した上で、学習データとして保持して、何らかの新たな観測値が入力されると、当該入力された観測値が学習データからどの程度外れているのかを示す度合いを算出するとともに、その算出された外れの度合いに基づいて、異常の有無や劣化傾向を判断するＡＩ処理が実施されることが開示されている。これにより、制御対象の製造装置や設備に生じる異常や劣化傾向を実質的にリアルタイムに検出できるとされている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００５】
【特許文献１】特開２０１８−１５１９１７号公報
【特許文献２】特開２０１７−１８７８５０号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
しかしながら、特許文献１に開示されている制御装置は、制御対象の製造装置や設備などに応じて任意に構成することができる制御演算機能を有していることが記載されているが、スケーリングや平滑化（ノイズ除去）などの具体的なＡＩ処理の演算方法に関しては開示されていない。
【０００７】
本発明は、上記問題点に鑑みてなされたものであり、その目的は、ＰＬＣによるビッグデータの演算を容易にし、かつ、アナログ制御系のＡＩ処理に適した簡便な符号化方式を提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
上記課題を解決するために本発明に係る情報処理方法は、情報処理方法は、産業機器からアナログ信号を取得するステップと、アナログ信号をデジタル信号に変換するステップと、変換されたデジタル信号の初期値から目標値までの経時変化を、ベータ関数を用いて近似することにより符号化するステップと、経時変化の実測値と近似に用いたベータ関数との残差平方和を算出するステップと、初期値、目標値、初期値から目標値までの経過時間、符号化された経時変化の因子、および残差平方和をＡＩ処理の入力因子として入力するステップと、を含むことができる。
【０００９】
また、本発明に係る情報処理方法は、産業機器からアナログ信号を取得するステップと、アナログ信号をデジタル信号に変換するステップと、変換されたデジタル信号の初期値から目標値までの経時変化を、ベータ関数を用いて近似することにより符号化するステップと、経時変化の実測値と近似に用いたベータ関数との残差平方和を算出するステップと、初期値、目標値、初期値から目標値までの経過時間、符号化された経時変化の因子、および残差平方和をＡＩ処理の教育用因子として入力するステップと、を含むことができる。
【発明の効果】
【００１０】
本発明に係る情報処理方法によれば、ＰＬＣによるビッグデータの演算を容易にし、かつ、アナログ制御系のＡＩ処理に適した簡便な符号化方式を提供することができる。なお、ここに記載された効果は、必ずしも限定されるものではなく、本技術中に記載されたいずれかの効果であってもよい。
【図面の簡単な説明】
【００１１】
【図１】本発明の一実施形態に係る情報処理システムの構成例を示す模式図である。
【図２】本発明の一実施形態に係る情報処理装置の構成例を示すブロック図である。
【図３】本発明の一実施形態に係るニューラルネットワークの例を説明する模式図である。
【図４Ａ】本発明の一実施形態に係る情報処理装置による情報処理の流れの例を示すフローチャートである。
【図４Ｂ】本発明の一実施形態に係る情報処理装置による情報処理の流れの例を示すフローチャートである。
【図５】本発明の一実施例を説明するための観測値と時間との関係を表すグラフである。
【図６】本発明の一実施例を説明するためのベータ累積分布関数を表すグラフである。
【図７】ベータ関数を表す式である。
【図８】各ノードに入力される合計値を表す式である。
【図９】ＡＩ処理部の学習機能を表す式である。
【発明を実施するための形態】
【００１２】
以下、本発明の実施形態について図面を参照しながら説明する。以下に説明する実施形態は、本発明の代表的な実施形態の一例を示したものであり、これにより本発明の範囲が狭く解釈されることはない。また、各実施形態は、いずれも組み合わせることが可能である。
【００１３】
まず、本発明の一実施形態に係る情報処理システムについて説明する。図１は、本発明の一実施形態に係る情報処理システム１０の構成例を示す模式図である。
【００１４】
図１に示すように、情報処理システム１０は、一例として、第１産業機器１１と、第１産業機器１１に通信接続された情報処理装置１２と、情報処理装置１２に通信接続された第２産業機器１３と、を備えている。なお、産業機器の台数は、本実施形態に限らず、何台設置していてもよい。
【００１５】
第１産業機器１１および第２産業機器１３は、一例として、産業用ロボットや熱処理における洗浄装置および熱処理装置等が挙げられる。
【００１６】
情報処理装置１２は、Ａ／Ｄ変換部１４と、記憶部１５と、ＡＩ処理部１６と、を備える。この情報処理装置１２は、第１産業機器１１から送られてきたアナログ信号を取得し、取得したアナログ信号をデジタル信号に変換して必要な処理を行ってから、第２産業機器１３へ出力する。また、情報処理装置１２は、第２産業機器１３から送られてきたアナログ信号を取得し、取得したアナログ信号をデジタル信号に変換して必要な処理を行ってから、第１産業機器１１へ出力するフィードバック制御も行うことができる。
【００１７】
Ａ／Ｄ変換部１４は、アナログ／デジタル変換器（Ａ／Ｄ変換器）等を用いて、第１産業機器１１のセンサ等から送られてきたアナログ信号をデジタル信号に変換する。記憶部１５は、Ａ／Ｄ変換部１４で変換されたデジタル信号を一時保存する。ＡＩ処理部１６は、記憶部１５からデジタル信号を取得して第２産業機器１３が最適に作業を行えるように情報処理を行う。
【００１８】
次に、図２を用いて、本実施形態に係る情報処理装置の構成例について説明する。図２は、本実施形態に係る情報処理装置１２の構成例を示すブロック図である。
【００１９】
図２に示すように、情報処理装置１２は、上記Ａ／Ｄ変換部１４、記憶部１５およびＡＩ処理部１６の他、信号取得部２１と、符号化部２２と、演算部２３と、復号部２４と、出力部２５と、を備えている。
【００２０】
信号取得部２１は、第１産業機器１１または第２産業機器１３からのアナログ信号を取得して、そのアナログ信号をＡ／Ｄ変換部１４へ送信する。
【００２１】
符号化部２２は、Ａ／Ｄ変換部１４で変換されたデジタル信号の初期値から目標値までの経時変化を、図７の式（Ｂ）で表されるベータ関数を用いて近似することにより符号化して、その符号化したデータを演算部２３へ送信する。ここで、式（Ｂ）のαおよびβは、ベータ関数の自由度を表す定数である。
【００２２】
ベータ関数は、２つの因子で曲線の偏りと凸度を表すので、初期値と最終値（目的値）、規格化した経過時間とベータ関数の高さを与え、どのベータ関数が一番アナログ信号に近いかを判断することで、どのような経路を通ったかを大雑把に把握することができる。アナログ信号にはいろいろな雑音（ノイズ）が含まれているが、実際の制御系ではノイズを評価するよりも目的値にどのようにして到達したかのほうがより重要である場合が多く、データ量削減のためにベータ関数を用いた。
【００２３】
演算部２３は、Ａ／Ｄ変換部１４で変換されたデジタル信号の初期値から目標値までの経時変化の実測値と、その経時変化を符号化するための近似に用いたベータ関数と、の残差平方和を算出する。
【００２４】
復号部２４は、Ａ／Ｄ変換部１４で変換されたデジタル信号の初期値、目標値、および初期値から目標値までの経過時間と、符号化部２２で符号化された経時変化の因子と、演算部２３で算出された残差平方和と、を記憶部１５から取得して復号する。復号部２４は、復号した情報をＡＩ処理部１６へ送信する。
【００２５】
ＡＩ処理部１６は、復号部２４から、初期値、目標値、初期値から目標値までの経過時間、符号化された経時変化の因子、および残差平方和をＡＩ処理の入力因子として取得する。また、ＡＩ処理部１６は、復号部２４から、初期値、目標値、初期値から目標値までの経過時間、符号化された経時変化の因子、および残差平方和をＡＩ処理の教育用因子として取得することもできる。
【００２６】
出力部２５は、ＡＩ処理部１６で処理した情報を取得して、その情報を第１産業機器１１または第２産業機器１３へ送信する。
【００２７】
次に、図３を用いて、本実施形態に係る情報処理装置１２を用いたＡＩ処理の例について説明する。図３は、本実施形態に係るＡＩ処理に用いるニューラルネットワークの例を説明する模式図である。なお、ニューラルネットワークについては各種の文献に説明が記載されており、以下の説明は、例えば特許文献２を参照して記載した。
【００２８】
始めに、機械学習について簡単に説明する。機械学習のプロセスは、学習フェーズと認識フェーズの２つを有している。学習フェーズでは、情報処理装置に認識させたい情報を学習させる処理であり、識別器を作成する処理を行う。認識フェーズでは、情報処理装置が識別器を用いて識別対象の情報から認識対象を認識する処理を行う。
【００２９】
次に、ニューラルネットワークの例について説明する。図３に示すように、ＡＩ処理部１６に、入力された学習用データＶ１、Ｖ２およびＶ３は、入力層３１、中間層３２〜３４、出力層３５の順に流れていく。本実施形態では、一例として、３層の中間層３２〜３４を有する多層型のニューラルネットワークを用いている。図３では、一例として、層の数が５個、入力層３１のノード３０１−１〜３０１−３の数が３個、第１中間層３２のノード３０２−１〜３０２−３の数が３個、第２中間層３３のノード３０３−１〜３０３−４の数が４個、第３中間層３４のノード３０４−１〜３０４−３の数が３個、出力層３５のノード３０５−１〜３０５−４の数が４個である。
【００３０】
入力層３１に入力されたデータＶｊは初期設定が与えられている重み値Ｗｊと乗算され、次の層の各ノードに入力される。
【００３１】
例えば、第１中間層３２のノード３０２−１〜３０２−３のそれぞれへ入力される値（合計値）は図８の式（１）のようになる。式（１）のＬ１は入力層のノードの数、ｊは入力層の各ノードである。
【００３２】
このように、各ノードには、直前の層の全てのノードへの入力と重み値の乗算の合計値が入力される。各ノードはこの合計値を活性化関数に代入して次の層の各ノードに出力する。活性化関数は、合計値に対しノードが発火（後段の層にデータを伝えるかどうか）するかどうかを決定する関数である。活性化関数としては、例えば、シグモイド関数（出力は０〜１）やtanh関数（出力は−１〜＋１）等が使用されるが、これらに限られない。活性化関数により合計値が閾値未満では０（又は−１）が、閾値以上では１が出力される。したがって、合計値が０に変換される場合は後段の層にデータが伝えられない。
【００３３】
ここで、認識フェーズでは、出力層３５までデータが伝わると出力層３５の各ノード３０５−１〜３０５−４が同様に活性化関数による値を出力する。出力層３５は、分類の数と同じ数のノードを有する。分類は、例えば、洗浄装置および熱処理装置を用いて熱処理を用いる場合、予熱温度、均熱所要時間、初期ガス量および油冷所要時間、などであり、出力層３５の各ノード３０５−１〜３０５−４がこれらのうちのいずれかに対応する。
【００３４】
一方、学習フェーズでは、入力されたデータが予熱温度であれば、「予熱温度」に対応するノードが１を出力する可能性が高くなるように学習される。このような正しい分類をＡＩ処理部１６の認識機能部が行えるように、学習用のオリジナルの情報は教師データとして分類を有する。ＡＩ処理部１６の学習機能部は、予熱温度、均熱所要時間、初期ガス量および油冷所要時間、という分類がある学習用のオリジナルの情報に教師データとして"１"を与え、そうでない情報に教師データとして（"０"（又は−１））を与える。出力層３５のノードの出力と教師データの１又は０との差が誤差であるため、学習部４５は図９の式（２）および式（３）に示す誤差逆伝播法で入力層３１から出力層３５に至るまでの重み値を修正する。誤差逆伝播法では修正後の重み値は以下のように算出される。
【００３５】
図９の式（３）のＥは誤差の大きさであり、tjは出力層３５のｊ番目の教師データであり、yjはｊ番目のノードの出力値である。したがって、教師データと出力層３５のノードの差の二乗を出力層３５のノードで合計した値が誤差Ｅである。式（２）はこの誤差Ｅがゼロに近づくように重み値ｗを更新することを意味する。なお、εは正の微小値である。
【００３６】
図９の式（４）と式（５）は重み値の具体的な算出方法を示す。まず、出力層３５では、式（４）を用いて、出力層３５の各ノードの出力値 ｙjN と教師データtjとの誤差からΔjN を計算する。また、中間層３２〜３４では、式（５）を使って誤差信号Δjｎ （ｎ ＜Ｎ ) を計算する。式（５）のΔjn+1の初期値がΔjNである。なお、Ｌn+1は後段の層のノードの数であり、Δjn+1は後段の層の誤差信号であり、値ｗk,jn+1,nは第ｎ層のｊ番目のノードと第ｎ＋１層のｋ番目のノードの間の重み値である。第ｎ層のｊ番目のノードと第ｎ−１層のｉ番目のノードの間の重み値の修正量は図９の式（６）で表される。
【００３７】
次に、図４Ａおよび図４Ｂを用いて、本実施形態に係る情報処理装置によるフィードバック制御の情報処理の流れについて説明する。図４Ａおよび図４Ｂは、情報処理装置１２による情報処理の流れの例を示すフローチャートである。本実施形態の情報処理は、例えば、第１産業機器１１を洗浄装置とし第２産業機器１３を熱処理装置とする熱処理における情報処理に用いることができる。
【００３８】
Ｓ１０１において、信号取得部２１は、第１産業機器１１のセンサ等から送られてきた初期値、目標値、初期値から目標値までの経過時間、および初期値から目標値までの経時変化等のアナログ信号を取得する。熱処理を行う場合は、アナログ信号として、例えば、計測した給液時間、算出したワークの体積、算出したワークの重量、推定したワークの総比熱、計測した復温時間、および計測した温度下降量、などが挙げられる。
【００３９】
Ｓ１０２において、Ａ／Ｄ変換部１４は、信号取得部２１で取得したアナログ信号をデジタル信号に変換する。変換されたデジタル信号は、記憶部１５に一時保存される。
【００４０】
Ｓ１０３において、符号化部２２は、Ａ／Ｄ変換部１４で変換されたデジタル信号の初期値から目標値までの経時変化を、あらかじめ用意したベータ関数または逐次計算により求めたベータ関数と整合させる。
【００４１】
Ｓ１０４において、符号化部２２は、ステップＳ１０３で整合させたベータ関数のうち、最も適した最適ベータ関数を選定する。
【００４２】
Ｓ１０５において、符号化部２２は、ステップＳ１０４で選定した最適ベータ関数を用いて近似することにより、Ａ／Ｄ変換部１４で変換されたデジタル信号の初期値から目標値までの経時変化を符号化する。符号化した初期値から目標値までの経時変化の値は、記憶部１５に一時保存される。ここで、機械制御において、デジタル信号が制御信号である場合は、アナログ信号から変換された制御信号の制御開始から目標到達までの経時変化を、ベータ関数を用いて近似することにより符号化する。
【００４３】
Ｓ１０６において、演算部２３は、Ａ／Ｄ変換部１４で変換されたデジタル信号の初期値から目標値までの経時変化の実測値と、その経時変化を符号化するための近似に用いた最適ベータ関数と、の残差平方和を算出する。算出した残差平方和の値は、記憶部１５に一時保存される。
【００４４】
Ｓ１０７において、復号部２４は、Ａ／Ｄ変換部１４で変換されたデジタル信号の初期値、目標値、および初期値から目標値までの経過時間と、符号化部２２で符号化された経時変化の因子と、演算部２３で算出された残差平方和と、を記憶部１５から取得して復号する。
【００４５】
Ｓ１０８において、ＡＩ処理部１６は、復号部２４で復号された各データをＡＩ処理部１６内のニューラルネットワークの入力層３１に入力する。
【００４６】
Ｓ１０９において、ＡＩ処理部１６は、入力層３１に入力されたデータを第１中間層３２へ伝播させる。
【００４７】
Ｓ１１０において、ＡＩ処理部１６は、第１中間層３２に入力されたデータを第２中間層３３へ伝播させる。
【００４８】
情報処理装置１２は、第２中間層３３へ伝播させたデータを出力部２５から第２産業機器１３へ出力する。
【００４９】
次に、Ｓ１１１において、ＡＩ処理部１６は、第２産業機器１３から取得した教師データ１を、ステップＳ１０１からＳ１０７と同様の処理を行って第１教育層へ教育用因子として入力する。
【００５０】
Ｓ１１２において、ＡＩ処理部１６は、第１教育層に入力された教師データ１を第２中間層３３へ逆伝播させる。
【００５１】
Ｓ１１３において、ＡＩ処理部１６は、教師データ１により学習した学習済みデータ１を第２中間層３３から第１中間層３２へ逆伝播させる。
【００５２】
Ｓ１１４において、ＡＩ処理部１６は、学習済みデータ１を第１中間層３２から入力層３１へ逆伝播させる。
【００５３】
情報処理装置１２が、入力層３１へ逆伝播させた学習済みデータ１を出力部２５から第１産業機器１１へ送信して情報処理を終了する。
【００５４】
一方、Ｓ２０１において、ＡＩ処理部１６は、第２中間層３３に入力されたデータを第３中間層３４へ伝播させる。
【００５５】
Ｓ２０２において、ＡＩ処理部１６は、第３中間層３４に入力されたデータを出力層３５へ伝播させる。
【００５６】
Ｓ２０３において、情報処理装置１２は、出力層３５から設定値を出力部２５へ送信し出力部２５から第２産業機器１３へ出力する。
【００５７】
次に、Ｓ２０４において、ＡＩ処理部１６は、第２産業機器１３から取得した教師データ２を、ステップＳ１０１からＳ１０７と同様の処理を行って第２教育層へ教育用因子として入力する。
【００５８】
Ｓ２０５において、ＡＩ処理部１６は、第２教育層に入力された教師データ２を出力層３５へ逆伝播させる。
【００５９】
Ｓ２０６において、ＡＩ処理部１６は、教師データ２により学習した学習済みデータ２を出力層３５から第３中間層３４へ逆伝播させる。
【００６０】
第３中間層３４へ逆伝播させた学習済みデータ２を出力部２５から第１産業機器１１へ送信して情報処理を終了する。
【００６１】
上記情報処理は、本実施形態に係る情報処理方法を実現する情報処理プログラムを情報処理装置１２等のコンピュータに実行させることによって行うことができる。
【００６２】
以上より、本実施形態に係る情報処理方法によれば、情報を取得した後でビッグデータとして処理するのではなく、ＩＯＴ機器等の産業機器側でベータ関数を用いて入力層３１に入力する入力因子を符号化することにより入力因子の数を数種類に減らしているため、入力層３１のノードを激減させることができる。これにより、ＡＩ処理を行う場合に専用のハードおよびソフトを必要とせず、汎用のＰＬＣで対応が可能となるので、ＰＬＣによるビッグデータの演算を容易にし、かつ、アナログ制御系のＡＩ処理に適した簡便な符号化方式を提供することができる。
【００６３】
また、機械制御におけるアナログ信号は、上述したようにベータ関数を用いて符号化することで、現在値に対する目標値とそれにかかった時間、およびその経路という信号に圧縮し、どれだけ近いかという残差を加えることで厳密ではないものの非常に効率的に圧縮することができる。
【００６４】
また、ＩＯＴ機器に複雑な演算機能を持たせるとＩＯＴ機器のプログラムが困難になるため、あらかじめ用意しておいた複数のβ関数の値を準備しておき、それらに対する残差が少ないβ関数を選択して返すというプログラムにすることで、ＩＯＴ機器側の負担を減らし、かつ、その後のＡＩ処理に必要十分な情報量を伝達することが可能となる。なお、ＩＯＴ機器の演算時間および演算能力に余裕がある場合は、ＩＯＴ機器側でガウスニュートン法等を用いてβ関数の最適化を実施することもできる。
【００６５】
＜実施例＞
以下に、図５および図６を用いて、本実施形態に係る情報処理方法を用いた実施例について説明する。本実施例では、一例として、熱処理におけるフィードバック制御の情報処理について説明する。図５は、観測値と時間との関係を表すグラフである。図６は、経時変化を符号化するための近似に用いるベータ累積分布関数を表すグラフである。
【００６６】
図５に示すように、熱処理炉の温度制御の様に開始時ｔｓにおける観測値Ｏｓから所望の目標値Ｏｅに向かってヒーターなどの制御機器を使用するフィードバック制御において、目標値Ｏｅに達した時点ｔｅまたはあらかじめ想定しておいた観測打ち切り時間ｔｅまでの観測値Ｏ（ｔ）の経時変化をバッファメモリに蓄積する。
【００６７】
次に、図６に示すように、目標値に達した時点またはあらかじめ設定した制御打ち切り時間に到達した時点で、バッファメモリ内のデータを経過時間ΔＴと開始時の観測地Ｏｓと目標値Ｏｅの差ΔＯで規格化（符号化）する。
【００６８】
そして、規格化された信号をあらかじめ用意しておいたまたは逐次計算により求めたベータ累積分布関数と比較し、残差の平方和を計算する。このとき、比較するベータ累積分布関数は、所望の経路分類と計算負荷等に合わせて選択される。
【００６９】
本実施例の情報処理方法によれば、例えば、熱処理炉の加熱の場合、５種類程度の入力因子を用意するだけでも、ＡＩ処理を活用しない場合に比べて、その後の工程管理を効率的に行うことが可能となる。
【００７０】
また、実際の制御においても、人間の感覚のような、ワークが重い、軽い、中ぐらいという程度であっても、まったく制御していないよりははるかに制御性因子としては細分化されるようになる。さらに、機械制御において、「いつもとちがう」というのは予防保全において重要な要素であり、よく見られるベータ関数をあらかじめ用意しておくというのは大事な要素になる。例えば、ノイズが入ったとか、いつもと違う（異常な、想定外の）データの時には残差が大きくなるので、異常と判定することができる。
【産業上の利用可能性】
【００７１】
本発明は、産業機器の制御装置等でのＡＩ処理を活用する情報処理技術に関するものであり、産業上の利用可能性を有するものである。
【符号の説明】
【００７２】
１０  情報処理システム
１１、１３  産業機器
１２  情報処理装置
１４  Ａ／Ｄ変換部
１５  記憶部
１６  ＡＩ処理部
２１  信号取得部
２２  符号化部
２３  演算部
２４  復号部
２５  出力部
３１  入力層
３２〜３４  中間層
３５  出力層
【図１】
2020166592.tif 000003
【図２】
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【図３】
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【図４Ａ】
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【図４Ｂ】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
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