データマイニング?オントロジー工学による燃料電池の信頼性診断?知識管理基盤技術

摘要

前掲の記事「完全固体電池開発のための人工知能技術の必要性」では，SOFCの動作原理の簡単な説明とともに研究開発動向を概観し，それに伴う諸問題とAI技術の必要性について述べた。本記事では，AI技術の具体的な適用例を紹介する。まず，データマイニング技術に基づく燃料電池の劣化診断基盤技術として，自己組織化マップ（SOM:Self-Organizing Map）に基づく損傷観測データ（AE: Acoustic Emission）からの損傷過程の可視化法や，部材間の力学的な相互作用を推定する共起クラスタマイニングと呼ばれる一種の新規クラスタリング法を紹介する。次に，オントロジー工学に基づく知識継承や知識共有のための基盤技術として，機能分解木による機能的知識の表出化，さらには製造から運用に至るプロセス群を含めた統合的な機能的知識の表出化，それらをOntoGearシステムをベースに実装した知識管理システムについて紹介する。