JP2022037241A - 異常検出システム、異常検出方法、異常検出プログラム及び学習済モデル生成方法 - Google Patents
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Abstract
Description
異常検出システム1は、3つの工程を含む(図3)。
工程1;潜在変数モデルと同時確率モデルを同時に学習する工程(学習部14により実現される)。
工程2;前記学習された潜在変数モデルと同時確率モデルを利用して、テスト用データ尤度p(x)を測定する工程(取得部11及び測定部12により実現される)。
工程3;前記尤度p(x)に関する情報を用いて正常か異常かを判定する工程(判定部13により実現される)。
工程1は、潜在変数モデルと同時確率モデルを同時に学習する工程である。
p(z)~N(0,I)
p(x|z)~N(μ(z),σ(z))
N(μ,σ)は、平均μ,分散σからなる正規分布である。
μ(z),σ(z)は、ニューラルネットからの出力である。
-logp(x)=-logΠp(x_i)=-Σlog∫p(x_i|z)p(z)dz
-logΠp(x_i)=-Σ_ilog∫p(x_i|z;θ)p(z)dz
<=-Σ_iq(z|x;ξ)∫logp(x_i|z;θ)p(z)/q(z|x_i;ξ)dz
=Σ_iE_{q(z|x_i;ξ)}[p(x_i|z;θ)]-KL(p(z)||q(z|x_i;ξ))
工程2は、前記学習された潜在変数モデルと同時確率モデルを利用して、テスト用データ尤度p(x)を測定する工程である。
工程3は、前記尤度p(x)に関する情報を用いて正常か異常かを判定する工程である。
前述の通り、異常検出システム1は、繰り返し動作において外乱確率分布が正常時と異常時で変わるとき、正常時データで確率モデルPを学習して、Pによる観測データx、尤度p(x)変化を異常予測する。
手順1(取得部11により実現)では、入力データに対しての前処理を行う。たとえばスペクトラム変換をしてもよい。
手順2(学習部14により実現)では、正常状態にあるデータ群を訓練データとして入力し、入力データを復元するように確率モデルPを学習する。例えば、スペクトラムを並べたベクトルを入力xとすることができる。
p(x;θ):=∫p(x,z;θ)dz p(x,z;θ):=p(x|z;θ)p(z)
p(x;θ):=∫p(x|z;θ)p(z)dz
logp(x;θ):=log∫p(x,z;θ)dz
=log∫p(x,z;θ)q(z|x;φ)/q(z|x;φ)dz
>=∫q(z|x;φ)logp(x,z;θ)/q(z|x;φ)dz =Eq(z|x;φ)[logp(x,z;θ)/q(z|x;φ)]
=L(θ,φ)
L(θ,φ)=Eq(z|x;φ)[logp(x,z;θ)/q(z|x;φ)]
手順3(測定部12により実現)では、学習済みのエンコーダおよびデコーダを用意し、異常検知を行う判定データに対して、それを入力として、Pによる尤度p(x)を計算する。尤度p(x)というのは、判定データ入力に対して学習済みエンコーダおよびデコーダの出力結果との各次元の異常度に相関のあるものである。
手順4(測定部12又は判定部13により実現)では、尤度p(x)をスコアS(x)に変換して平滑化する。たとえば変換処理は、対数などがある。
手順5(判定部13により実現)では、S(x)が閾値を超えたとき、異常と判定する。
異常検出システム1は、潜在変数モデルと同時確率モデルの学習を同時に行う。故に、異常検出システム1は、特徴設計を必要としない。尚、前記潜在変数モデルと同時確率モデルのモデル化にニューラルネットを利用してもよい。
前記実施例1における異常検出システム1は、機械学習のモデルとしてVAEを利用した場合を主として説明を行ったが、この実施例2においては、機械学習のモデルとして、AAE(Adversarial AutoEncoder:敵対的自己符号化器)を利用する場合について説明を行う。
この実施例3においては、機械学習のモデルとして、LVAE(Ladder Variational AutoEncoder:はしご型変分自己符号化器)を利用する場合について説明を行う。
この実施例4においては、機械学習のモデルとして、ADGM(Auxiliary Deep Generative Model:補助深層生成モデル)を利用する場合について説明を行う。
L=log[p(x~|z)]+log[p(a|x~,z)/q(a|x)]+log[p(z)/q(z|a,x)]
この損失Lの値が十分に小さくなるように、学習を繰り返す。なお、損失Lの計算における対数尤度p(x)の計算は直接行うことが難しいので、変分下限を最大化することによって求める。
前記実施例1においては、異常検出の方法として、尤度に基づいてセンサデータが正常であるか又は異常であるかを判定するものとして説明しており、この判定の方法は、実施例2乃至4においても採用することが可能である。また、実施例1乃至4の何れにおいても、尤度の計算は行わずに、入力データxと復元データx~とのずれを計算してずれの量に応じて異常か正常かを検出するようにしてもよい。具体的には、入力データxと復元データx~の各次元ごとに成分のずれを、例えば(xi-xi ~)2などの演算を行って求め、いずれかの次元において大きな乖離がある場合に異常であると判定するようにしてもよい。
前記実施例1乃至4において、潜在変数z、表現z、補助変数a等の推論などは、確率的な関数からサンプリングによってそれぞれ値を得ているが、それぞれ1回だけサンプリングを行って潜在変数z、表現z、補助変数a等を得て損失Lの計算を行うものとして説明を行っていた。しかし、これに限らず、複数回サンプリングを行って、得られた値毎に損失Lを計算してその平均をとるようにしてもよい。このように、複数回のサンプリングを行うようにすることで、サンプリングの片寄りを吸収できるため、学習の効率化や異常検出精度の向上が期待できる。
前記実施例1乃至4においては、学習過程及び異常検出過程の何れにおいても、入力データxをエンコーダに入力して入力データの表現z(潜在変数z)を推論し、その入力データの表現zをデコーダに入力して復元データx~を生成し、入力データxと復元データx~とを比較して異常検出を行うようにしていた。しかし、この場合、得られた復元データx~が、十分に正常データの値と近づいていない場合があった。そこで、1回の推論、生成のプロセスで得られた復元データx~をさらにエンコーダに入力するようにしてもよい。例えば、入力データxから復元データx0 ~を生成し、復元データx0 ~から復元データx1 ~を生成し、復元データx1 ~から復元データx2 ~を生成するというように、得られた出力を再度エンコーダに入力するという処理を繰り返すことで、正常データの値に近い復元データを得ることが可能となる。この場合に、1回の推論、生成のプロセスごとに損失Lを計算して、損失Lの和をとるようにしてもよいし、複数回処理を繰り返して最終的に得られた復元データ(上記の例では、復元データx2 ~)を入力データxと比較して損失Lを計算するようにしてもよい。このように、複数回の推論、生成のプロセスを繰り返した後に損失Lを計算するようにすることで、学習の効率化や異常検出精度の向上が期待できる。
異常検出システム1は、機械や電子機器の故障予兆システムに使用することができる。本実施形態に係る故障予知システムは、様々なデータソースから収集されるデータを逐次的に処理して起こり得る事象の予測だけでなく、把握された事象に対する適切なアクション(対処)の判断(イベントの発生)、及び、関連するシステムに対して判断されたアクションに対応する通知や所定の制御を行わせる出力処理を、一連の流れで制御することを実現させる。
10 格納部
11 取得部
12 測定部
13 判定部
14 学習部
Claims (1)
- 入力データを潜在変数にエンコードして当該潜在変数をデコードする所定の機械学習モデルに異常検出の処理対象のデータを入力し、当該所定の機械学習モデルから当該処理対象のデータに対応する出力データを取得する取得手段と、
前記所定の機械学習モデルから出力された、前記処理対象のデータに対応する前記出力データを少なくとも用いて、異常検出に関する処理を行う処理手段と、
を備え、
前記所定の機械学習モデルは、正常データに対応する潜在変数の確率分布を所定の確率分布でモデル化している、異常検出システム。
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