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FRAM/SpecTRMを使った宇宙ステーションの異常予兆検知
Patent 7007529 (Japan, USA, China and Korea)

野本秀樹
nomoto.hideki@jamss.co.jp
有⼈宇宙システム株式会社
先端技術研究センター⻑

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今世紀初頭の⼤発⾒:Interplanetary Superhighway"The Lunar L1 Gateway: Portal to the Stars and Beyond",
M.W. Lo and S.D. Ross, 2001, AIAA Space 2001 Conference2

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Verification &ValidationⒸ NASA JPL

The Great Finding:Interplanetary Superhighway

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惑星探査の安全 ⼤きな通信ディレイ ⽕星︓13分
 ⽊星︓40分
 ⼟星︓80分

 極めて⻑いミッション ⽕星︓240⽇ ⽊星︓780⽇
 ⼟星︓1560⽇

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惑星探査の安全 ⼤きな通信ディレイ ⽕星︓13分
 ⽊星︓40分
 ⼟星︓80分

実際に使用不能になる前に、異常の予兆を検知することが必要

 極めて⻑いミッション ⽕星︓240⽇
 ⽊星︓780⽇
 ⼟星︓1560⽇

機器寿命を長く するため、異常の予兆が出た機器を休ませることが必要

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どのように異常の予兆を検知︖
異常発生
正常期間

予兆期間

Iino,S., et al., "Explainable symptom detection in telemetry of ISS withRandom Forest and SpecTRM", 2021, IEEE Aerospace Conference① 正常データを学習 (機会学習)② 最新値を予測③ 予測値と観測値の差が異常予兆の度合い6
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⼈間の異常予兆検知⽅法

 ⼈間は、複数データの組み合わせから検知

 宇宙ステーションでは、サブシステム毎に数百のデータ有り
 管制官は、複数データのかたまりの挙動が崩れることで検知

異常しきい値

かたまりのデータの挙動が異なることで検知

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AIによる予兆検知

 ⼈間のように、データの組み合わせで検知したい

Iino,S., et. al., "FRAM modelling for enhanced operational resiliencein space mission toward autonomous operations", 2024, FRAMily

Telemetries related to TCS
Telemetries related to due point
Telemetries related to power
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Telemetries relatedhttps://redoubtnews.com
to cabin heat exchange

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AIによる予兆検知

 FRAMを使い、学習データを決定し、漏れを防ぐ

Iino,S., et. al., "FRAM modelling for enhanced operational resiliencein space mission toward autonomous operations", 2024, FRAMily

Telemetries related to TCS
Telemetries related to due point
Telemetries related to power
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Telemetries relatedhttps://redoubtnews.com
to cabin heat exchange

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AIによる予兆検知

 ⼈間のように、データの組み合わせで検知したい 各サブシステム毎に数百のデータ

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AIによる予兆検知

 ⼈間のように、データの組み合わせで検知したい 各サブシステム毎に数百のデータ

 しかし、数百個のデータの組み合わせでの検知は決定論的ロジックでは不可能

 決定論的総当たりロジックにより300個のデータの組み合わせを監視しようとすると、2.03e+90 ⾏のコードが必要（宇宙全体の原⼦の数は、たかだかe80個しかない）

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AIによる予兆検知

 ⼈間のように、データの組み合わせで検知したい 各サブシステム毎に数百のデータ

 しかし、数百個のデータの組み合わせでの検知は決定論的ロジックでは不可能

 決定論的総当たりロジックにより300個のデータの組み合わせを監視しようとすると、2.03e+90 個の状態の組み合わせの記述が必要（宇宙全体の原⼦の数は、たかだかe80個しかない） AIを使う必要がある
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AIによる予兆検知

 AIは、データを組み合わせで評価する（しかし、総当たりロジックではない）
従来の異常検出方法：
各データ毎に異なるしきい値

AIによる検知:
複数データの組み合わせ

しきい値曲線

しきい値
Data

Data

12

1
Data

Data

しきい値

正常
異常

しきい値

3
Data2

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AIによる予兆検知

 我々に必要なのは、信頼できるAI“ちょっと待ってください。ユニットAE-35が72時間以内に100%の確立で故障します。”- 2001年宇宙の旅 AIマシンHALの異常予兆検知

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AIによる予兆検知

 我々に必要なのは、信頼できるAI

何故そう予測したのか根拠がわからない“ちょっと待ってください。ユニットAE-35が72時間以内に100%の確立で故障します。”- 2001年宇宙の旅 AIマシンHALの異常予兆検知

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AIの中⾝ (Random Forest)
TRUE

0B<2001TRUETRUE

 予測は、ディシジョンツ
リーのパスに沿って⾏う

2A<5B<500

TRUE

3A < 10TRUE

FALSE
TRUE
A < 15

 葉の順序（A→B）が重要

4

B<700

5FALSETRUE

6FALSE

7 最適な葉の順序を学習

B<100016
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予測根拠

Formal Model SpecTRMによる予測根拠の可視化= normal=abnormal

A < 10T T T T F F

B < 200T T F F

T F

C > 50T F T FF T

A < 10F F

B < 200F F

C > 50F T

学習データをフォーマルメソッド⾔語（SpecTRM）に翻訳する

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予測根拠

Formal Model= normal=abnormal

Model Checking Result

A < 10T T T T F F

B < 200T T F F

C > 50T F T FA < 10F F

B < 200F F

C > 50

F T= Not learned

A < 10F

T F

B < 200T

F T

C > 50T

A < 10FB < 200FC > 50

T= Abnormal only A < 10F

B < 200FC > 50F= symptom(normal orabnormal)

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予測根拠

Formal Model= normal

A < 10T T T T F F

Bこのデータは未学習< 200 T T F F
C > 50T F T F=abnormal

Model Checking Result

A < 10F F

B < 200F F

C > 50

F T= Not learned

A < 10FT F

B < 200T

F T

C > 50T

A < 10FB < 200FC > 50

T= Abnormal only A < 10F

B < 200FC > 50F= symptom(normal orabnormal)

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予測根拠Formal Model= normalModel Checking Result

A < 10T T T T F F

B < 200T T F FC > 50

T F T FA < 10FT F

B < 200TF TC > 50

TA < 10F

B < 200FC > 50

T= Abnormal only A < 10F

B < 200FC > 50

F=A < 10F Fabnormal B < 200 F F
このデータは正常と異常のはざま
C > 50

F T= Not learned= symptom(normal orabnormal)

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予測根拠

Formal Model= normal=abnormal

Model Checking Result

A < 10T T T T F F

B < 200T T F F

C > 50T F T FA < 10F F

B < 200F FC > 50

F T

このデータは異常特有= Not learned

A < 10FT F

B < 200TF T

C > 50T

A < 10FB < 200

FC > 50

T= Abnormal only A < 10F

B < 200FC > 50F= symptom(normal orabnormal)

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予測根拠
異常発生
正常期間

予兆期間

実データ
予測値

予兆を検出
何故なら、この組み合わせを学習していない
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予測根拠
異常発生
正常期間

予兆期間

Real data
Prediction

予兆を検出
なぜなら、この組み合わせは異常時特有
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Verification &Validationまとめ 惑星探査には異常予兆検知が必要
 AIを使わないと⼤量のデータの組み合わせによる予兆検知はできない
 決定論的ロジックでは天⽂学的⾏数と実⾏時間が必要
 AIによって、実⽤可能な⼤きさと速度が得られる

 AIは予測根拠を⽰してくれない そのまま信じると危険 フォーマルメソッドにより予測根拠を⽰し、説明責任を果たす

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