背景）機械学習によるエスカレーターの保守管理の推進

近年、エレベーターやエスカレーターの保守管理に、機械学習の活用が注目されています。これらの故障は、重大な事故を引きおこる可能性があるため、安全性の確保が最重要です。

機械学習の活用により、エスカレーターの故障時間を予測することができれば、故障率を効果的に削減し、事故を減らすことができるかもしれません。しかし、故障時間の短さやデータの不均一なことがモデルの構築を困難にさせています。

エスカレーターの故障時間の予測におけるデータの扱いにくさという課題において、実際にどんな研究が行われているのでしょうか。中国にある西安交通大学のZitong Zhouら研究者の発表を紹介します。

研究者らは、動的時間伸縮法によりデータの前処理を行うことで、エスカレーターの故障時間を予測するモデルの開発を試みたのでした。

テーマ）ニューラルネットワークによるエスカレーターの故障時間の予測

まずはZitong Zhouらの研究におけるミッション・手法・結果をまとめました。