JP7321264B2 - 学習装置、学習装置の作動方法、学習装置の作動プログラム、並びに運用装置 - Google Patents
学習装置、学習装置の作動方法、学習装置の作動プログラム、並びに運用装置 Download PDFInfo
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Description
図1において、機械学習システム2は、学習装置10および運用装置11を備える。学習装置10および運用装置11は、例えばデスクトップ型のパーソナルコンピュータである。学習装置10および運用装置11は、ネットワーク12を介して相互に通信可能に接続されている。ネットワーク12は、例えば、LAN(Local Area Network)、もしくはインターネット、公衆通信網等のWAN(Wide Area Network)である。ネットワーク12には、フロー反応装置13、物性分析装置14、および品質評価装置15も接続されている。
装置:HLC-8220GPC(東ソー(株)製)
検出器:示差屈折計(RI(Refractive Index)検出器)
プレカラム:TSKGUARDCOLUMN HXL-L 6mm×40mm(東ソー(株)製)
サンプル側カラム:以下(1)~(3)の3本を順に直結(全て東ソー(株)製)
(1)TSK-GEL GMHXL 7.8mm×300mm
(2)TSK-GEL G4000HXL 7.8mm×300mm
(3)TSK-GEL G2000HXL 7.8mm×300mm
リファレンス側カラム:TSK-GEL G1000HXL 7.8mm×300mm
恒温槽温度:40℃
移動層:テトラヒドロフラン
サンプル側移動層流量:1.0ml/min
リファレンス側移動層流量:1.0ml/min
試料濃度:0.1質量%
試料注入量:100μl
データ採取時間:試料注入後5分~45分
サンプリングピッチ:300msec
変化率=|仮の出力データと抽出用仮の出力データとの差分|/仮の出力データ・・・(式1)
変化率は、抽出用関連データPRDEにおいて除かれた項目の影響で、仮の機械学習モデルPMの出力データがどの程度変化するかを示す値である。
図33~図35に示す第2実施形態では、生産物PRを撮影して得られる画像データIMDを物性データPDとする。
図36~図43に示す第3実施形態では、オートエンコーダAEに物性データPDとしての入力画像データIIMDを与えて出力画像データOIMDを出力させ、オートエンコーダAEに与えた入力画像データIIMDと出力画像データOIMDとの差分データDDに基づいて関連データPRDを導出する。
k=az+by+cx+dw+ev+fu+gt+hs+ir・・・(式2)
図44に示す第4実施形態では、オートエンコーダAEの一部であるエンコーダネットワーク155から出力された画像特徴マップCMPに基づいて関連データPRDを導出する。すなわち、画像特徴マップCMPは、本開示の技術に係る「特徴データ」の一例である。
生産物の品質を予測する機械学習モデルに与える学習用入力データであり、前記生産物の物性を表す多次元物性データから導出された、複数の項目を有する多次元物性関連データを含む学習用入力データを取得する第1取得プロセッサと、
前記学習用入力データを前記機械学習モデルに与えて学習させ、仮の機械学習モデルを出力する仮学習プロセッサと、
前記仮の機械学習モデルを用いて、前記多次元物性関連データの前記複数の項目の中から、前記品質の予測の精度の向上に寄与する程度が予め設定された条件を満たす高寄与項目を抽出する抽出プロセッサと、
前記高寄与項目の前記多次元物性関連データを選択的に前記機械学習モデルに与えて学習させ、前記機械学習モデルを実際の運用に供する学習済みモデルとして出力する本学習プロセッサと、
を備える学習装置。
付記項1に記載の学習装置の前記本学習プロセッサから出力された前記学習済みモデルを取得する第2取得プロセッサと、
品質が未知の生産物の予測用多次元物性関連データを取得する第3取得プロセッサと、
前記第2取得プロセッサにおいて取得した前記学習済みモデルに、前記第3取得プロセッサにおいて取得した前記予測用多次元物性関連データを与えて前記品質を予測させる処理プロセッサと、
前記学習済みモデルによる前記品質の予測結果を出力する制御を行う出力制御プロセッサと、
を備える運用装置。
10 学習装置
11 運用装置
12 ネットワーク
13 フロー反応装置
14、130 物性分析装置
15 品質評価装置
20 第1原料供給部
21 第2原料供給部
22、45 反応セクション
23 温度調節部
24 回収廃棄セクション
25 設定部
26 システムコントローラ
30、46 合流部
31 反応部
32~34 第1管部~第3管部
35~37 第1流速センサ~第3流速センサ
38 温度センサ
40 回収部
41 廃棄部
42 三方弁
47~50 第1管部~第4管部
51~54 第1流速センサ~第4流速センサ
60、60A、60B ストレージデバイス
61 メモリ
62、62A、62B CPU
63 通信部
64、64B ディスプレイ
65、65B 入力デバイス
66 バスライン
70 第1作動プログラム(学習装置の作動プログラム)
75 第1リードライト制御部(第1RW制御部、第1取得部)
76、135、140、150 第1導出部(導出部)
77 学習部(仮学習部、本学習部)
78 抽出部
79 送信制御部
85 第1処理部
86 評価部
87 更新部
90 第2処理部
91 第3処理部
92 算出部
93 判定部
100 変換表
110 第2作動プログラム
115 第2リードライト制御部(第2RW制御部、第2取得部、第3取得部)
116 第2導出部
117 第4処理部(処理部)
118 表示制御部(出力制御部)
120 品質予測表示画面
121 OKボタン
125 表
145、155 エンコーダネットワーク
146 デコーダネットワーク
AE オートエンコーダ
AR 領域
CI 寄与度情報
CMP 画像特徴マップ
DD 差分データ
DI オートエンコーダの入力データ
DIc オートエンコーダの出力データ
F フィルタ
HCII 高寄与項目情報
Icp 出力データの画素
IDL 学習用入力データ
IIMD 入力画像データ
IIMDL 学習用入力画像データ
IMD 画像データ
INT 区間
Ip 注目画素
Is 隣接する画素
L 反応路長
M 機械学習モデル
M1、M2 第1機械学習モデル、第2機械学習モデル
ODL 学習用出力データ
OIMD 出力画像データ
OIMDL 学習用出力画像データ
PCD 生産条件データ
PCDF 予測用生産条件データ
PD 物性データ
PDF 予測用物性データ
PM 仮の機械学習モデル
POD 仮の出力データ
PODE 抽出用仮の出力データ
PR 生産物
PRD 物性関連データ(関連データ)
PRDE 抽出用物性関連データ(抽出用関連データ)
PRDF 予測用物性関連データ(予測用関連データ)
QD 品質データ
QFD 品質予測データ
RM 原料
RM1、RM2 第1原料、第2原料
SC 設定条件
SP スペクトル
SPD スペクトルデータ
SPIMD スペクトルの画像データ
ST100、ST200、ST300、ST500、ST600、ST700、ST800 ステップ
ST1001~ST1006 ステップ(仮学習ステップ)
ST2001~ST2006 ステップ(抽出ステップ)
ST3001~ST3006 ステップ(本学習ステップ)
TM 学習済みモデル
Φ 反応路径
Claims (13)
- 生産物の品質を予測する機械学習モデルに与える学習用入力データであり、前記生産物の物性を表す多次元物性データから導出された、複数の項目を有する多次元物性関連データ、および、前記生産物の生産工程において設定された生産条件データを含む学習用入力データを取得する第1取得部と、
前記学習用入力データを前記機械学習モデルに与えて学習させ、仮の機械学習モデルを出力する仮学習部と、
前記仮の機械学習モデルを用いて、前記多次元物性関連データの前記複数の項目の中から、前記品質の予測の精度の向上に寄与する程度が予め設定された条件を満たす高寄与項目を抽出する抽出部と、
前記高寄与項目の前記多次元物性関連データを選択的に前記機械学習モデルに与えて学習させ、前記機械学習モデルを実際の運用に供する学習済みモデルとして出力する本学習部と、
を備える学習装置。 - 前記多次元物性データは、前記生産物を分光分析して検出されたスペクトルデータを含む請求項1または請求項1に記載の学習装置。
- 前記多次元物性関連データは、前記スペクトルデータを分けた複数の区間のそれぞれについて導出した強度の代表値である請求項2に記載の学習装置。
- 前記多次元物性データは、前記生産物を撮影して得られる画像データを含む請求項1から請求項3のいずれか1項に記載の学習装置。
- 前記生産物は、フロー合成法を用いて生産されたものである請求項1から請求項4のいずれか1項に記載の学習装置。
- 前記多次元物性データにオートエンコーダの少なくとも一部を適用して、前記多次元物性関連データを導出する導出部を備える請求項1から請求項5のいずれか1項に記載の学習装置。
- 前記オートエンコーダは、前記品質が予め設定されたレベルよりも良好な前記生産物の前記多次元物性データを与えられて学習されたものであり、
前記導出部は、前記オートエンコーダに前記多次元物性データを与えて出力データを出力させ、前記オートエンコーダに与えた前記多次元物性データと前記出力データとの差分データに基づいて前記多次元物性関連データを導出する請求項6に記載の学習装置。 - 前記導出部は、前記オートエンコーダに前記多次元物性データを与えて、前記オートエンコーダのエンコーダネットワークから特徴データを出力させ、前記特徴データに基づいて前記多次元物性関連データを導出する請求項6または請求項7に記載の学習装置。
- 前記多次元物性データは、前記生産物を分光分析して検出されたスペクトルデータで表されるスペクトルの画像データを含む請求項6から請求項8のいずれか1項に記載の学習装置。
- 前記導出部は、前記スペクトルデータを分けた複数の区間のそれぞれについて前記多次元物性関連データを導出する請求項9に記載の学習装置。
- 請求項1から請求項10のいずれか1項に記載の学習装置の前記本学習部から出力された前記学習済みモデルを取得する第2取得部と、
品質が未知の生産物の予測用多次元物性関連データ、および、前記品質が未知の生産物の生産工程において設定された予測用生産条件データを取得する第3取得部と、
前記第2取得部において取得した前記学習済みモデルに、前記第3取得部において取得した、前記品質が未知の生産物の前記予測用多次元物性関連データおよび前記予測用生産条件データを与えて前記品質を予測させる処理部と、
前記学習済みモデルによる前記品質の予測結果を出力する制御を行う出力制御部と、を備える運用装置。 - 生産物の品質を予測する機械学習モデルに与える学習用入力データであり、前記生産物の物性を表す多次元物性データから導出された、複数の項目を有する多次元物性関連データ、および、前記生産物の生産工程において設定された生産条件データを含む学習用入力データを取得する第1取得ステップと、
前記学習用入力データを前記機械学習モデルに与えて学習させ、仮の機械学習モデルを出力する仮学習ステップと、
前記仮の機械学習モデルを用いて、前記多次元物性関連データの前記複数の項目の中から、前記品質の予測の精度の向上に寄与する程度が予め設定された条件を満たす高寄与項目を抽出する抽出ステップと、
前記高寄与項目の前記多次元物性関連データを選択的に前記機械学習モデルに与えて学習させ、前記機械学習モデルを実際の運用に供する学習済みモデルとして出力する本学習ステップと、
を備える学習装置の作動方法。 - 生産物の品質を予測する機械学習モデルに与える学習用入力データであり、前記生産物の物性を表す多次元物性データから導出された、複数の項目を有する多次元物性関連データ、および、前記生産物の生産工程において設定された生産条件データを含む学習用入力データを取得する第1取得部と、
前記学習用入力データを前記機械学習モデルに与えて学習させ、仮の機械学習モデルを出力する仮学習部と、
前記仮の機械学習モデルを用いて、前記多次元物性関連データの前記複数の項目の中から、前記品質の予測の精度の向上に寄与する程度が予め設定された条件を満たす高寄与項目を抽出する抽出部と、
前記高寄与項目の前記多次元物性関連データを選択的に前記機械学習モデルに与えて学習させ、前記機械学習モデルを実際の運用に供する学習済みモデルとして出力する本学習部として、
コンピュータを機能させる学習装置の作動プログラム。
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