超⼩型IoTデバイスのためのマイクロエッジAI技術

AIRC-ISIR

⼤阪⼤学 産業科学研究所
産業科学AIセンター
櫻井研究室 准教授 松原靖⼦
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【略歴】
2009年
2010年
2011年
2012年
2012年
まつばらやすこ

松原 靖⼦
情報学博⼠
（2012年／京都⼤学）

お茶の⽔⼥⼦⼤学⼤学院博⼠前期課程修了
JSPS特別研究員（DC2）カーネギーメロン⼤学客員研究員
京都⼤学⼤学院博⼠後期課程修了（情報学博⼠）
NTTコミュニケーション科学基礎研究所（FIRST喜連川プロジェクト研究員）
2013年 JSPS特別研究員（PD）
2013-2015年 カーネギーメロン⼤学客員研究員
2014年 熊本⼤学⼤学院 助教
2016年 JSTさきがけ研究者（社会デザイン領域／⿊橋禎夫教授）
2019年 ⼤阪⼤学 産業科学研究所 産業科学AIセンター 准教授【主な受賞／抜粋】- 令和４年度科学技術分野の⽂部科学⼤⾂表彰「若⼿科学者賞」- ⽇本⼈若⼿研究者として初めてチューリング賞授賞式に出席*- 世界に影響⼒を持つ研究者ランキング Data Mining 分野の 100 ⼈に選出**【研究課題】ACM Vicki L. Hanson会⻑とチューリング賞授賞式にて情報処理学会 ⻄尾章治郎会⻑と情報処理学会総会にて

時系列ビッグデータ解析に関する基礎研究と社会実装
IoT/AI、時系列ビッグデータ解析、要因分析と将来予測、特徴⾃動抽出、⾼速アルゴリズム、⼩型デバイス学習*ACM Awards Banquet, 2018, IPSJ/ACM Award for Early Career Contributions to Global Research**2022 AI 2000 Most Influential Scholar Honorable Mention in Data Mining by Aminer (59 /100位、⽇本⼈1位))

2研究課題の概要“未来の予測によって社会を変⾰する”
様々な時系列ビッグデータを⽤いて⾃然現象・社会現象の時間発展をリアルタイムに解析・学習・予測し、未来の社会活動を最適化するための⾼度AI技術を開発

IoTビッグデータ解析、産業応⽤

WEB・社会現象解析

医療ビッグデータ解析
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開発技術①︓リアルタイムAI
運転⽀援／事故回避

⽣産性向上／
トラブル予知製造業DX・スマート⼯場

C

製造業データを⽤いた
リアルタイム解析例デモ動画

IoTビッグデータのための⾮線形動的モデル学習
Cause/EffectEX

CE

リアルタイム要因分析・将来予測

オリジナル
データ

モデル学習
／将来予測

動的因果ネットワーク

深層学習で実現不可能な⾼速学習・要因分析・将来予測

最新の深層学習と⽐較し最⼤で製造業データで約670,000倍の⾼速化、約10倍の⾼精度化を達成 (トップ国際会議 ACM SIGKDD 2016, SIGKDD 2019, SIGKDD 2022等にて発表)

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社会実装に向けた産学連携
スマート⼯場・設備管理

エッジデバイスAI

ソニーSCK（2017〜）

SCREEN（2020〜）

三菱重⼯MHIET（2017〜）

ローム（2020〜）

住友電⼯・東京電⼒（2021〜）

⼩松製作所（2021〜）

スマート⼯場（CMOSイメージセンサー）

AI装置制御システム

スマート⼯場（ターボチャージャ）パワーデバイス制御

送電線AI保守

建設機械AI

設備データ解析・予測（技術アドバイザ）

ヘルスケア

⽔処理プラント制御

製造設備予知保全、ヘルスケア

三菱電機（2021〜）

TOPPANエッジ (2021〜）

オルガノ（2023〜）凸版印刷 (2022〜)

モビリティ・運転⽀援
トヨタ⾃動⾞（2014〜）
TTDC（2020〜）
⾞両センサデータ解析、運転⽀援サービス

その他
富⼠通研究所（2016〜）
医療・ヘルスケアAI

電通デジタル（2019〜）
デジタル広告5

SONY（産学連携）製造業IoT・設備管理

半導体製造⼯程におけるターボ分⼦ポンプの故障発⽣予測【⼊⼒】⾼次元時系列データ（設備管理および稼働データ)【出⼒】潜在的動的パターン、異常（故障）予知
装置状態を正常（⻘）、注意（オレンジ）、故障直前（⽔⾊）に分類
⽔⾊のセグメント幅は約13⽇（約13⽇前に故障の兆候を検出）
特徴的パターンやその変化点を時系列に捉え、装置状態を推定
⼊⼒
データ(22次元)

13⽇前に故障発⽣の事前予知に成功(13⽇前に検出)

解析結果
正常（⻘）

注意（オレンジ）

故障直前（⽔⾊）

CMOSイメージセンサー* 村尾淳, 松原靖⼦, 佐藤颯, 櫻井保志, 半導体製造⼯程における稼働状態推定と設備故障予測 (DEIM2022)

故障
発⽣

⼯場の稼働効率の最適化

持続可能な社会実現ための設備稼働のリアルタイム最適化

Regime #0

Regime #1

Regime #2【予備実験】
5/5件で故障兆候の事前検知に成功• 8⽇〜15⽇前に故障発⽣を予測• Regime #1: 故障の予兆

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今後の技術開発の展開と社会への貢献
本研究が⽬指す新たなAI技術

社会実装への取り組みと今後の展開
超⼩型デバイス、組み込み機器のためのリアルタイム学習機構の開発と事業化（⼩型化、性能向上、省電⼒化、⾼セキュア化）
リアルタイム解析を要する産業応⽤分野への展開

現在

⾼性能計算機 (GAFA)による⾼負荷/知識集約型サービス
医療IoT解析に基づく遠隔診断システムの開発
主な連携先︓産婦⼈科、脳神経外科、⼼臓⾎管外科等

未来

⾃⼰進化型AIによる低負荷/分散/⾼信頼／個別型サービス

⼥性が活躍するためのwellbeing社会の実現（フェムケア
AIシステムの開発）

7主な研究プロジェクトと研究成果【進⾏中の研究プロジェクト（代表のみ）】
JST/AIP加速研究 (2021年度〜2024年度)（さきがけからの選抜）

リアルタイム将来予測に基づく⾃律型オペレーション最適化に関する研究開発
JSTさきがけ (2016年度〜2020年度) (代表的成果事例に選出）
複合時系列イベントストリームに基づくリアルタイム将来予測と社会⾏動⽀援サービスの構築
環境省・ERCA環境研究総合推進費 (2020年度〜2022年度) (環境省⾏政推薦課題）
リアルタイムAI技術に基づく省エネルギー化に資する⾼度⾃動運転⽀援技術に関する研究開発
総務省・SCOPE (2016年度〜2018年度、2019年度〜2022年度) (成果展開推進賞受賞）
複合ビッグデータストリームの動的空間モデリングと最適化に関する研究

科研費 ・ 基盤(B) (2021〜2023) / 若⼿(A) (2017〜2020)
⽣態系モデルに基づくオンライン社会活動分析技術の開発【主な研究成果（抜粋）】1.

Kota Nakamura, Yasuko Matsubara, Koki Kawabata, Yuhei Umeda, Yuichiro Wada and Yasushi Sakurai, Fast and Multi-aspect Mining of Complex
Time-stamped Event Streams, The ACM Web Conference (WWW) 2023.
2. Koki Kawabata, Yasuko Matsubara, Yasushi Sakurai, Modeling Dynamic Interactions over Tensor Streams, The ACM Web Conference (WWW) 2023.
3. Tasuku Kimura, Yasuko Matsubara, Koki Kawabata, Yasushi Sakurai, Fast Mining and Forecasting of Co-evolving Epidemiological Data Streams,
ACM SIGKDD 2022.
4. Yasuko Matsubara, Yasushi Sakurai: Dynamic Modeling and Forecasting of Time-evolving Data Streams, ACM SIGKDD 2019.
5. Yasuko Matsubara, Yasushi Sakurai: Regime Shifts in Streams: Real-time Forecasting of Co-evolving Time Sequences, ACM SIGKDD 2016.
6. Yasuko Matsubara, Yasushi Sakurai, Christos Faloutsos: Non-Linear Mining of Competing Local Activities, WWW 2016.
7. Yasuko Matsubara, Yasushi Sakurai, Christos Faloutsos: The Web as a Jungle: Non-Linear Dynamical Systems for Co-evolving Online Activities,
WWW 2015.
8. Yasuko Matsubara, Yasushi Sakurai, Willem G. van Panhuis, Christos Faloutsos: FUNNEL: Automatic Mining of Spatially Coevolving Epidemics, ACM
SIGKDD 2014.
9. Yasuko Matsubara, Yasushi Sakurai, Christos Faloutsos: AutoPlait: Automatic Mining of Co-evolving Time Sequences, ACM SIGMOD 2014.
10. Yasuko Matsubara, Yasushi Sakurai, B. Aditya Prakash, Lei Li, Christos Faloutsos: Rise and Fall Patterns of Information Diffusion: Model andImplications, ACM SIGKDD 2012.

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