エンジニアリングを支援する人工知能エンジン

■概要
プラント等の現象を解析するシミュレータあるいはPACで生成されたシミュレータをRETに接続し、生物進化アルゴリズムにより運転・操業パラメータを最適化/チューニングします。最適化の条件として、コスト、重要な物理量等を柔軟に選択可能です。



RETは最適化の基本戦略として、実数をそのまま扱うことができる実数値遺伝的アルゴリズム（実数値GA）およびParticle Swarm Optimization（PSO）を採用しています。さらに実数値GAあるいはPSOにより、ある程度の最適解近傍を特定した後、応答曲面法に切り替えて詳細な解を導出する二段解法としています。これにより、効率的な最適化/パラメータ同定が可能となっています。関数としてPACで作成されたモデルを利用することで観測データを用意するだけで、逆問題/最適化問題まで取り扱うことが可能となります。

■概要
数理的にデータ解析が困難な場合においても、実績の時系列データから未来を予測するシミュレータ（あるいはモデル）を自動作成します。独自のアルゴリズムにより、高速なモデル生成を実現します。



PACはプログラム自動生成のスケルトンとして、遺伝的プログラミング（Genetic Programming=GP）を採用しています。GPはあらかじめ用意された数式要素群=遺伝子を、与えられたデータの因果関係を説明する構成に、遺伝操作（交叉/突然変異/選択/淘汰）によってプログラムします。




遺伝子に割り当てられる数式には、複数のデータ群をカップリングして扱うことができるJFEエンジニアリング独自の数体系理論=Twobion Technologyを採用しています。これにより、従来困難であった数百次元にもおよぶ入力要素を持つモデル構築が可能となっています。