工場の火災をAIで予測！？安全・品質管理AIの研究事例【週刊】

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このコーナーでは、製造業向けＡＩの最新研究をお届けしていきます。サクッと業界のトレンドにキャッチアップしましょう！今回のトピックスは以下の５つです！

今週のラインナップ
1. 水質パラメータの定量的解析
2. 火災の発生予測
3. データマイニングによる製品の品質管理
4. 溶接部の検査
5. ファウリングの除去

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水質パラメータの定量的解析

近年、リモートセンシング技術を用いた水質変化のモニタリングが注目されています。従来の水質パラメータの定量的な推定のための解析手法は比較的正確な結果が得られていますが、時間とコストがかかります。そこで、水質レベルの分類だけでなく、水質パラメータの定量分析を時間を節約してできる手法が開発されています。

中国の研究チームは、リン、窒素、化学的酸素要求量（COD）、生物化学的酸素要求量（BOD）、クロロフィルaなどの水質パラメータを定量的に予測するために、通常のベイズ確率法を改良した新しいベイズ確率的ニューラルネットワーク（BPNN）を開発しました。さらに、特徴抽出によるスペクトルの組み合わせから、数学的・統計的解析に基づいたスペクトルアンミキシングを用いて、各構成要素の有意な情報を抽出し、各水質パラメータを算出しました。

実験の結果、従来のベイズ確率分析の値（0.6〜0.8）を上回り、通常のベイズ確率分析よりも優れていることがわかりました。モデルの性能を評価するための重要な統計的基準である絶対誤差の平均パーセント（MPAE）を考慮した結果、MPAEは4%（窒素）から10%（COD）までの範囲であることが示されました。

元論文： Retrieval of Water Quality Parameters from Hyperspectral Images Using Hybrid Bayesian Probabilistic Neural Network

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