三菱電機

日本の製造業では生産設備の劣化判定に物理知識を持つ専門家が必要であり、膨大なデータ収集と再学習にコストがかかっていた。従来のデータ駆動型AIでは十分な学習データの確保が困難だった。

機器の物理モデルの理論式を用いてあらかじめ対象機器の挙動や特性を学習したAIを開発。米Mitsubishi Electric Research Laboratoriesと共同で、物理法則に基づくパラメータの動的調整を可能にし、少量データでも高精度な劣化推定を実現した。

物理モデルとAIを融合することで、データ不足の課題を解決できる。製造業の現場では理論的な裏付けのあるAIが受け入れやすく、説明可能性も高まる。