　東芝は2020年6月2日、複数センサーの時系列データの間に生じる時間のずれを自動で補正するAI（人工知能）技術「Lag-aware Multivariate Time-series Segmentation（LAMTSS）」を開発したと発表した。同技術は、AI、データマイニング分野の難関国際会議「SIAM International Conference on Data Mining（SDM）2020」で採択された。

　時系列データを用いた変化点検知による異常予知や検知は、時間的な変化を含むため、複数センサーのデータ間に時間のずれが生じるという課題があった。ずれが生じると設備や機器に変化が起きた正確な時刻を把握できないことから、複数センサーのデータ間に生じる時間遅延の影響をあらかじめ織り込んだ変化点検知技術の開発が望まれていた。

　LAMTSSは、インフラ設備や製造装置から得られるデータを自動補正する技術。異常発生などデータに変化が起きた時刻を、従来方式の10分の1以下の誤差で検出する。

センサーデータの時間のずれを自動で補正（クリックで拡大）出典：東芝

　具体的には、動的計画法に基づく動的時間伸縮法により、散発的に生じる微小な波形のピークのずれを自動で合わせ込むことで、時間ずれを自動補正する。これにより、従来技術よりも少ない誤差で変化点を正確に検出できるようにり、精度が求められる設備、機器の異常予知や検知、機器の動作パターンの抽出が可能になった。

　同社は今後、リアルタイムでの異常予知や検知に加え、異常の根本原因の特定、動作解析への適用により、生産性向上につなげたいとしている。

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