29.03.2021 by Jigyasa Sakhuja, Michaela Lang

スマートデータから人工知能へ

機械学習と人工知能の違いとは？両者のコア・コンポーネントについて学び、NETZSCH Analyzing & Testing およびsensXPERT® で機械学習がどのように応用されているかを探ります。

ビッグデータとデータ・サイエンスの世界全般を紹介した後、機械学習と人工知能についてさらに深く掘り下げてみたい。これらの用語は現在では非常になじみのあるものですが、誰もがその基本を知っているわけではありません。

人工知能と機械学習の比較

簡単に言えば、人工知能は人間の頭脳を機械に再現する可能性を提供する。既存の膨大な機械データから必要な情報を抽出することで、経験に基づいた知識を生成する。人工知能は、人間の思考や意思決定を機械レベルに移すことに焦点を当てたコンピュータサイエンスの一部門である。この考え方は新しいものではなく、数十年前に登場したものでさえある。現在では、ハードウェアの性能に関する前提条件も整っているため、この理論を現実に実装することが可能になっている。

機械学習の分野は人工知能の一部である。機械学習の手法は、明示的にプログラムされることなく、データセット内の依存関係やパターンを自動的に認識する。これらの相関関係を学習する訓練段階の後、得られた知識は一般化され、新しいデータセットに適用して予測を生成することができる。学習段階では、様々な数学的アルゴリズムを実装することができる。

以下のアプローチが最もよく知られている：

教師あり学習：この手法では、目的の変数を持つlarge データセットが機械学習アルゴリズムに提示される。例データの助けを借りて、アルゴリズムはターゲット変数につながる相関を識別する。この教師ありアプローチにより、アルゴリズムは訓練されたロジックを新しい類似データにも適用し、未知のデータセットに基づいて予測を行うことができる。教師あり学習の応用例としては、電子メールのスパム検出や画像認識手法がある。

教師なし学習：このタイプの学習では、ターゲットとなる変数は知られていない。膨大なデータセットが、ターゲット変数に関する詳細な情報なしにアルゴリズムに提供される。目標は、データセット内の構造を独立に識別することである。この方法は、データセット内のクラスタを抽出し、特定の特性を持つ多様なクラスを識別するために頻繁に利用される。教師なしアプリケーションの例としては、推薦システムがあり、それぞれの関心に基づいてユーザーに提案を与えるために、多くの産業で使用されている。これは、日常生活でオンラインショッピングをする際に直面することもある。

強化学習：このタイプの学習技術では、機械学習アルゴリズムは、試行錯誤のフィードバックを使って、対話形式で学習できるようにエージェントに教える。フィードバックは、エージェント自身の行動や経験によってもたらされる。従って、エージェントはフィードバックの報酬を得ることで、ある状況に対してどのような行動が最適かを学習する。また、肯定的な経験を得ることで知識を強化し、間違った決定については、象徴的な意味で罰を受けることで学習する。強化学習は、特に産業オートメーションのロボット工学や運転支援システムなど、多くのアプリケーションで使用することができる。

産業と生産における機械学習

ここまでは、機械学習の手法に焦点を当てたが、これらの手法がプロセスの自動化や監視のために、産業や生産にどのような利点をもたらすかを知ることも同様に重要である。

プロセス制御の分野では、機械学習は、ある製品の製造のために処理されている材料の挙動をリアルタイムで洞察するのに役立つことさえある。材料科学の基礎知識と組み合わせることで、機械学習アルゴリズムを製造プロセス自体の最適化に応用することができる。射出成形金型に組み込まれたセンサーは、製造中の材料の挙動を表す関連する材料特性を測定する。機械学習は、製造工程で発生する前に、この挙動を予測するために使用することができます。温度、湿度などの影響因子が生産中に変化した場合、機械学習アルゴリズムは、手動で操作することなく、時間が経過しても新しい条件に適応することができます。これにより、実行中のプロセスに対する柔軟な洞察とリアルタイムの品質保証が可能になり、不良品を最小限に抑えることができる。

NETZSCH における機械学習の適用方法

NETZSCH アナライジング＆テスト社では、プロセス制御分野の機械学習知識をソリューションの範囲に組み込もうとしています。 sensXPERT®ソリューションを提供しています。材料の特性と挙動を分析することで、材料の最適な硬化を予測することができます。高度なアナリティクスを利用することで、様々な産業が生産効率を向上させ、このソリューションの恩恵を受けることができる。sensXPERT® により、製造業者は材料科学と機械学習アルゴリズムを組み合わせることで、プロセスを最適化し、スクラップ率を削減することができる。

この記事でビッグデータ・シリーズを終えるにあたり、このトピックについて最終的に分かっていることをまとめたい。一般的なビッグデータについて、その用途、産業界におけるビッグデータの影響、そしてビッグデータの応用によって得られるメリットについて説明した。データサイエンスという言葉を紹介し、様々なデータ分析について説明し、最後にこの記事で機械学習と人工知能の基礎を学びました。私たちが機械学習手法をどのように応用しているのか、また、sensXPERT® ソリューションについて特にご興味のある方は、sensXPERT® ウェブサイトで詳細をご覧いただけます。

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