JP6718405B2 - 情報提供装置、情報提供システム、情報提供方法及びプログラム - Google Patents
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Description
以下、本発明の第1の実施形態について図面を参照しながら説明する。すべての図面において同一または相当する構成には同一の符号を付し、共通する説明は省略する。
図1は、第1の実施形態に係る情報提供システムの全体構成を示す図である。
第1の実施形態に係る情報提供システム1は、学習済みの人工知能を用いて顧客が所望する支援情報を提供する。例えば、情報提供システム1は、発電プラントを運用する顧客Aに対し、当該発電プラントの異常予兆診断情報、電力需要予測情報等の支援情報を提供する。情報提供システム1は、顧客Aが保有する発電プラントについて予め学習済みの人工知能αを用いて、上記支援情報を提供する。
人工知能αは、例えば、顧客Aが保有する発電プラントの、過去5年のプラントデータ群(出力電力、運転指令、各種計器類の検出値等)を教師データとして最適化(学習)が施されたものであってよい。このようにして作成された学習済みの人工知能αは、発電プラントの運転中におけるプラントデータ群を逐次入力するとともに、当該プラントデータ群に基づいて発電プラントの将来の状態を示す上記支援情報を出力することができる。
なお、本実施形態において、人工知能αは、複数段の層構造をなすニューラルネットワークであるものとする。ただし、他の実施形態においてはこの態様に限定されない。
情報提供装置10は、顧客Aの端末装置(情報処理装置)に対して支援情報を提供(送信)する。本実施形態において、情報提供装置10は、サービス提供者(発電プラントについての支援情報の提供者)が所持するものであって、顧客Aの端末装置とは、公共又は専用の通信回線を通じて通信可能に接続されている。
また、分散型記録システム2は、ブロックチェーンを適用した分散型記録システムである。ブロックチェーンは、「ブロック」と呼ばれるデータの単位を一定時間ごとに生成し、鎖(チェーン)のように連結していくことによりデータを保管するデータベースである。一つのブロックに含まれるデータを改ざんしようとした場合、当該ブロックに連結された他のブロックとの整合性が失われるため、改ざんがあったことが直ちに発覚する。
以上のように、分散型記録システム2は、データの改ざんが極めて困難な記録システムを実現している。
なお、分散型記録システム2はブロックチェーンを適用した上記態様に限定されるものではない。他の実施形態においては、複数ノードからなる分散型記録システムであって、合意形成によりデータの登録・管理を行う仕組みを有する態様であれば、如何なる態様であってもよい。
更に、図1においては、情報提供装置10と、分散型記録システム2を構成する各記録装置20とがハードウェアとして別々に存在する図示しているが、これに限られない。実施形態によっては、情報提供装置10が、分散型記録システム2のノード(記録装置20)の一つを兼ねて機能する態様であってもよい。また、実施形態によっては、顧客(顧客A)の所有する端末装置(支援情報の提供を受ける情報処理装置)が分散型記録システム2のノードの一つを兼ねて機能する態様であってもよい。
図2は、第1の実施形態に係る情報提供装置の機能構成を示す図である。
図2に示すように、情報提供装置10は、CPU100と、メモリ11と、操作部12と、表示部13と、記録媒体14と、外部接続インターフェイス15とを備えている。
CPU100は、情報提供装置10の動作全体を司るプロセッサ(演算装置)である。CPU100は、記録媒体14等に格納されたプログラムやデータをメモリ11上に読み出し、処理を実行することで、後述する各機能を実現する。
メモリ11は、CPU100のワークエリア等として用いられる揮発性のメモリである。
操作部12は、例えば、マウス、タッチパネル及びキーボード等で構成され、操作者(ユーザ)の指示を受けてCPU100に各種操作等を入力する。
表示部13は、例えば、液晶ディスプレイにより実現され、CPU100による処理結果を表示する。
記録媒体14は、例えば、HDD(Hard Disk Drive)、SSD(Solid State Drive)等により実現され、OS(Operation System)、アプリケーションプログラム、及び各種データを記憶する。
外部接続インターフェイス15は、外部装置とのインターフェイスである。本実施形態において、外部装置とは、支援情報を提供する顧客Aの端末装置、分散型記録システム2の各ノード(記録装置20)である。
パラメータ群取得部101は、分散型記録システム2に含まれる一つの記録装置20を参照して、学習済みの人工知能(例えば、顧客A向けの人工知能α)を特徴づけるパラメータ群を取得する。
設計情報取得部102は、学習済みの人工知能についての設計情報を取得する。ここで、「設計情報」とは、パラメータ群取得部101が取得したパラメータ群の各々の、学習済みの人工知能(人工知能α)における適用箇所を特定可能な情報である。
人工知能構築部103は、パラメータ群取得部101が取得したパラメータ群と、設計情報取得部102が取得した設計情報とに基づいて、学習済みの人工知能を構築する。
支援情報送信部104は、人工知能構築部103によって構築された人工知能の少なくとも一部から出力される支援情報を顧客の端末装置に送信する。
図3は、第1の実施形態に係る分散型記録システムのデータ構造を示す図である。
分散型記録システム2の一つのノード(記録装置20)には、複数のブロックBが連結されるように記録され、ブロックデータベースを構成している。これらのブロックデータベースは、全てのノードにおいて同期がとられ、原則として全てのノードに同一の情報(ブロックデータベース)が記録されている。
また、ブロックBには、ある時間帯に発行された複数のトランザクションTが含まれる。本実施形態における「トランザクション」とは、分散型記録システム2の利用者が、当該分散型記録システム2に向けて発行した記録要求の一単位である。本実施形態においては、利用者は、ある学習済みの人工知能(人工知能α)のうちのある一層に適用されるパラメータセット(W11、W12、W13、・・)について、一つの記録要求を発行する。
なお、一つのブロックBに含まれる各トランザクションTに記録されるパラメータセットは、一つの人工知能(人工知能α)についてのパラメータセットのみとは限らない。複数人の利用者が、同時多発的に、異なる人工知能のパラメータセットについて記録要求を発行した場合には、一つのブロックの中には、異なる人工知能についてのパラメータセットが記録されたトランザクションTが含まれ得る。例えば、ある一つのブロックBには、顧客B向けに学習された人工知能βの第X層に適用されるパラメータセットを有するトランザクションTや、顧客C向けに学習された人工知能γの第Y層に適用されるパラメータセットを有するトランザクションTなどが順不同に含まれ得る。ただし、各トランザクションTに記録される情報は、あくまで、いずれかの人工知能のいずれかの層に適用されるべきパラメータセット(W11、W12、W13、・・)の数値と当該トランザクションTが発行された時刻情報のみである。即ち、トランザクションTには、そのパラメータセットが、どの人工知能の第何層に適用されるパラメータセットかを判別する情報は含まれていない。
図4は、第1の実施形態に係る情報提供装置の処理フローを示す図である。
また、図5は、第1の実施形態に係る顧客情報のデータ構造を示す図である。
また、図6は、第1の実施形態に係る設計情報のデータ構造を示す図である。
また、図7は、第1の実施形態に係る情報提供装置の機能を説明するための図である。
以下、図4〜図7を参照しながら、情報提供装置10の処理の流れを詳細に説明する。
なお、図5に示す顧客情報は、本実施形態においては、情報提供装置10に具備されたローカルな記録媒体14(図2)に予め用意されているものとするが、他の実施形態においてはこの態様に限定されない。例えば、他の実施形態において、顧客情報は、情報提供装置10とは異なる他の端末装置に記録される態様であってもよい。
「人工知能ID」は、学習済みの人工知能(人工知能α)を特定するための識別子である。
「層」は、人工知能αを構成するニューラルネットワークの層についての識別子である。
「ユニット」は、各層を構成する複数のユニット(u11、u12、・・)の各々を規定している。「ユニット」とは、ニューラルネットワークの構成要素の最小単位であって、「ニューロン」とも呼ばれる。一つのユニットは、その前段の層に属するユニットの出力値を受け付けて、その出力値を変数とする所定の関数の演算を行い、その演算結果を次の層に属する他のユニットに向けて出力する。各ユニットを構成する関数、入力元、出力先等についてはこの「ユニット」の欄に一意に規定されている。
「パラメータのアドレス」は、各層に適用されるパラメータセットの、分散型記録システム2における格納先を示すアドレスである。
例えば、人工知能構築部103は、図7に示すように、第1層の各ユニットu11、u12、u13、・・の各出力に対し、設計情報に記録された“B0000XX:T0000XX”なるアドレス(図6)に指定されたトランザクションT(図3)を参照する。そして、人工知能構築部103は、パラメータセット(W11、W12、W13、・・)の各々を第1層の各ユニットu11、u12、・・の各出力の重み値とする。ここで、例えば、パラメータW11は、第1層におけるユニットu11から第2層におけるユニットu21への出力値に適用される(乗算される)重み値である。また、パラメータW12は、第1層におけるユニットu11から第2層におけるユニットu22への出力値に適用される重み値である。同様に、パラメータW21は、第1層におけるユニットu12から第2層におけるユニットu21への出力値に適用される重み値である。以下、同様に、各ユニットから次の層のユニットへの出力値に、各パラメータが重み値として適用される。
更に、人工知能構築部103は、図7に示すように、第2層の各ユニットu21、u22、u23、・・の各出力に対し、設計情報に記録された“B0000YY:T0000YY”なるアドレス(図6)に指定されたトランザクションTを参照し、パラメータセット(W11、W12、W13、・・)の各々を重み値として適用する。
同様に、人工知能構築部103は、第3層、第4層、・・の各ユニットの出力に、各々の層に対応するパラメータW11、W12、・・を適用することで人工知能αを構築する。
以上、第1の実施形態に係る情報提供システム1は、学習済みの人工知能を特徴づけるパラメータ群を、分散型記録システム2に記録保存しておくとともに、当該パラメータ群から人工知能を構築するための情報が集約された設計情報を別途用意しておく。このようにすることで、分散型記録システム2に記録されたパラメータ群は、改ざんに対し強固に保護されている。また、分散型記録システム2に記録されている各パラメータ群は、それだけでは意味をなさないデータの集まりに過ぎないため、第三者の不正なアクセスにより人工知能αを盗用される恐れもない。
このように、完成した人工知能をパラメータ群と設計図情報とに分け、このうち設計図情報のみを暗号化により保護することで、最小限の処理負担(暗号化処理)で安全に人工知能を保護することができる。
次に、本発明の第2の実施形態について図面を参照しながら説明する。
図8は、第2の実施形態に係る情報提供システムの全体構成を示す図である。
第2の実施形態に係る情報提供システム1は、第1の実施形態と同様に、顧客A向けに学習された人工知能αを用いて、当該顧客Aに向けて発電プラントに係る支援情報を提供する。しかし、本実施形態においては、人工知能αのうちの一部のみが情報提供装置10に構築され、残りの一部が顧客Aの端末装置に構築される点で、第1の実施形態と異なる。
図9は、第2の実施形態に係る設計情報のデータ構造を示す図である。
本実施形態において、サービス提供者は、図9に示すように、顧客A向けの人工知能α(人工知能ID=#0001)に係る設計情報として、サービス提供者用の設計情報と顧客用の設計情報との二つを予め用意しておく。サービス提供者は、顧客Aへのサービス提供を始める際、まず、サービス提供者用の設計情報(図9上段参照)を分散型記録システム2から取得する。サービス提供者は、当該サービス提供者用の設計情報に基づいて、第1の実施形態と同様の手順で、人工知能αのうちの部分人工知能α1を情報提供装置10に構築する。
以上のように、第2の実施形態においては、ある顧客(顧客A)向けに学習された人工知能(人工知能α)が、サービス提供者側の端末装置(情報提供装置10)と、顧客側の端末装置とに分割されて構築される。即ち、本実施形態に係る人工知能構築部103は、取得したパラメータ群と設計情報とに基づいて、学習済みの人工知能の一部のみ(部分人工知能α1)を構築する。また、支援情報送信部104は、構築された人工知能の一部(部分人工知能α1)から出力される中間データを、顧客向けの支援情報として顧客の端末装置に送信する。
このような態様とすることで、サービス提供者側の端末装置(情報提供装置10)から顧客側の端末装置へと伝送される支援情報は、本来、人工知能αの内部演算で用いられる情報であって、単体では何らの意味をなさない中間データのみとなる。したがって、通信データの暗号化を行わなくとも、第3者による通信データの盗聴に対して強固性を高めることができる。
例えば、他の実施形態においては、学習済みの人工知能αのうちの前段(例えば、第1層から第2層まで)と、後段(例えば、第8層から第9層まで)とが顧客Aの所有する端末装置に構築され、中段(例えば、第3層から第7層まで)が情報提供装置10に構築される態様であってもよい。この場合、顧客Aのプラントデータ群は、顧客Aの所有する端末装置に構築された人工知能αの前段(第1層)に入力される。顧客Aの所有する端末装置が情報提供装置10に向けて送信する情報は、プラントデータ群そのものではなく、人工知能αの中間層(第2層から第3層)において生成される中間データとなる。
このようにすることで、顧客Aから情報提供装置10に向けて送信されるデータが生データ(プラントデータ群)ではなく、人工知能αの中間データとすることができる。これにより、第3者による通信データの盗聴に対して一層強固性を高めることができる。
次に、本発明の第3の実施形態について図面を参照しながら説明する。
図10は、第3の実施形態に係る情報提供装置の機能構成を示す図である。
ここで、第3の実施形態に係る情報提供システム1は、第2の実施形態と同様に、複数の端末装置に渡って学習済みの人工知能αを構築する。本実施形態に係る情報提供システム1は、顧客Aの端末装置に構築された部分人工知能α2について、追加学習を行う機能(追加学習処理部105)を有する点で、第2の実施形態と異なる。
図10に示す情報提供装置10の追加学習処理部105は、顧客Aのサービス提供開始に際し、学習済みの人工知能α(α1+α2)とは別に、当該人工知能αと同等の人工知能α’を内部に複製(構築)する。そして、追加学習処理部105は、人工知能αを用いたサービスの提供中において、支援情報の提供先である顧客Aから逐次提供されるプラントデータ群を教師データとして、内部に複製した人工知能α’のうち部分人工知能α2に相当する部分(部分人工知能α2’)を追加学習させる。
追加学習処理部105による追加学習の結果、人工知能αよりも予測精度が更に向上した支援情報を提供可能な部分人工知能α2’が完成した場合、サービス提供者は、当該部分人工知能α2’のパラメータを分散型記録システム2に記録するとともに、部分人工知能α2’の設計情報を作成する。
他の実施形態においては、例えば、人工知能は、複数の顧客(顧客A、顧客B、顧客C、・・)の各々から収集した過去のプラントデータ群の全てを教師データとして学習がなされたものであってもよい。このような学習がなされたマスター人工知能Xは、複数の顧客全てに対して最適化された人工知能となる。
この場合、上記他の実施形態に係る情報提供装置10は、マスター人工知能Xの一部である共通人工知能X1(例えば、マスター人工知能Xの第1層〜第7層)を情報提供装置10に構築してもよい。そして、情報提供装置10は、人工知能の残りの部分(例えば、第8層〜第9層)については、各顧客別に最適化された人工知能を、対象とする顧客の端末装置に構築する態様としてもよい。
例えば、一つのトランザクションTには、一つのパラメータ(例えば、“W11”、“W12”)単位で記録される態様であってもよいし、一つの人工知能(人工知能α、β、・・)単位で記録される態様であっても構わない。
10 情報提供装置
100 CPU
101 パラメータ群取得部
102 設計情報取得部
103 人工知能構築部
104 支援情報送信部
105 追加学習処理部
2 分散型記録システム
20 記録装置
Claims (8)
- 学習済みの人工知能を用いて顧客が所望する支援情報を提供する情報提供装置であって、
前記学習済みの人工知能を特徴づけるパラメータ群が予め複数の記録装置に分散記録された分散型記録システムに含まれる一の前記記録装置を参照して、当該パラメータ群を取得するパラメータ群取得部と、
前記パラメータ群の各々の、前記学習済みの人工知能における適用箇所を特定可能な情報が規定された設計情報を取得する設計情報取得部と、
取得した前記パラメータ群と前記設計情報とに基づいて、前記学習済みの人工知能の少なくとも一部を構築する人工知能構築部と、
構築された前記人工知能の少なくとも一部から出力される前記支援情報を顧客の情報処理装置に送信する支援情報送信部と、
を備える情報提供装置。 - 前記設計情報取得部は、
前記分散型記録システムに含まれる一の前記記録装置を参照して、前記設計情報を取得する
請求項1に記載の情報提供装置。 - 前記設計情報は、前記分散型記録システムにおいて暗号化されて記録されている
請求項2に記載の情報提供装置。 - 前記人工知能構築部は、取得した前記パラメータ群と前記設計情報とに基づいて、前記学習済みの人工知能の一部を構築し、
前記支援情報送信部は、構築された前記人工知能の一部から出力される中間データを前記支援情報として顧客の情報処理装置に送信する
請求項1から請求項3の何れか一項に記載の情報提供装置。 - 学習済みの人工知能と同等の人工知能を複製し、支援情報の提供先である前記顧客から提供されるプラントデータ群を教師データとして、複製した人工知能のうちの少なくとも一部を追加学習させる追加学習処理部を更に備える
請求項1から請求項4の何れか一項に記載の情報提供装置。 - 請求項1から請求項5の何れか一項に記載の情報提供装置と、
前記分散型記録システムと、
を備える情報提供システム。 - 学習済みの人工知能を用いて顧客が所望する支援情報を提供する情報提供方法であって、
前記学習済みの人工知能を特徴づけるパラメータ群が予め複数の記録装置に分散記録された分散型記録システムに含まれる一の前記記録装置を参照して、当該パラメータ群を取得するパラメータ群取得ステップと、
前記パラメータ群の各々の、前記学習済みの人工知能における適用箇所を特定可能な情報が規定された設計情報を取得する設計情報取得ステップと、
取得した前記パラメータ群と前記設計情報とに基づいて、前記学習済みの人工知能の少なくとも一部を構築する人工知能構築ステップと、
構築された前記人工知能の少なくとも一部から出力される前記支援情報を顧客の情報処理装置に送信する支援情報送信ステップと、
を有する情報提供方法。 - 学習済みの人工知能を用いて顧客が所望する支援情報を提供するためのコンピュータに、
前記学習済みの人工知能を特徴づけるパラメータ群が予め複数の記録装置に分散記録された分散型記録システムに含まれる一の前記記録装置を参照して、当該パラメータ群を取得するパラメータ群取得ステップと、
前記パラメータ群の各々の、前記学習済みの人工知能における適用箇所を特定可能な情報が規定された設計情報を取得する設計情報取得ステップと、
取得した前記パラメータ群と前記設計情報とに基づいて、前記学習済みの人工知能の少なくとも一部を構築する人工知能構築ステップと、
構築された前記人工知能の少なくとも一部から出力される前記支援情報を顧客の情報処理装置に送信する支援情報送信ステップと、
を実行させるプログラム。
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