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故障や異常を発生する前に予測できたらどうでしょうか。 この記事では、環境音認識AIをご紹介し、製造業や自動車、鉄道、発電エネルギー業界での活用の可能性をご説明します。 当社が研究開発を重ねているソリューションが予知保全をどのように実現するかをご覧ください。
この記事のポイント
- 機械の正常稼働、品質の安定、安全性はいずれも不可欠な要素です。
- 業界を問わず課題のひとつとなっている”人による検査”に代わるものとして、当社の”環境音認識AI” は、より高い品質のメンテナンスと、コスト削減を実現します。
- 画像分析と音声の分析との融合は、それぞれの単体とは異なる層での推論がプラスされた独自のアプローチを可能とし、インダストリー 4.0、鉄道輸送、スマート シティ、スマート ホームなどへの新たな活用が大いに期待されています。
“人による検査”は多くの企業にとっての課題
製造業や自動車、鉄道、発電エネルギー業界などの機械に起こる不良事象は未然に防ぐ必要があります。 機械や基盤の機能不全は、予定外の損害につながるシステム障害・停止の発生や、従業員の安全にも支障をきたします。 そのため、業界を問わずメンテナンス作業が不可欠であることは、言うまでもありません。
メンテナンスには既に幅広くソフトウェアや支援機器が導入されていますが、未だ人による手動検査に大きく依存していませんでしょうか。 メンテナンス作業は非常に時間がかかり、従業員へのリスクも多いため課題解決が求められています。
確度の高い検査は、生産の安定性と品質の向上、および総体的な安全性の確保に貢献します。
“予測”を用いたメンテナンスとは
機械の故障や有害事象を事前に予測することは可能でしょうか。 近年、まさにこの視点のために「予知保全」という用語が使用され始めています。 この用語は、DXの取り組みのサブ・カテゴリーでありますが、稼働中の機械の評価に役立つ技術とともに仕組みもまとめてご説明します。
「予知保全」の目標は、人が機械の検査作業をすることなく、突然の故障を未然に防ぐために、適切なメンテナンスがいつ必要となるかという時期の判断も行うことです。
インダストリー4.0のためのインテリジェント音声分析「環境音認識AI」のご紹介
人工知能が画像データ分析に適用されるのはかなり以前から行われていますが、AI を活用した音声データの分析は、新しく革新的な分野と言えます。初期の使用例は、主に YouTube で使用されていた、音楽業界での環境音認識アプリケーションまたは著作権侵害の検出でした。しかし、他の種類の”音”への AI の活用はどうでしょうか。
グローバルかつアカデミックな分野で日々研究開発が進んでいるこの瞬間でも、実際の産業での大きな可能性は未開拓な状態です。音響信号の検出は、「予知保全」の次の大きな行程の節目であると考えられています。
音声と AI技術の独自の組み合わせにより、人間の耳では検出できないものも含め、録音された音に存在するあらゆる音を分離し、分類することが可能です。
Avintonの音声AI ソリューションは、リアルタイムで機器の故障を早期に示したり、疑わしい事象を完全自動化で検出することができ、従業員の作業負荷を大幅に削減します。
AIで環境音認識のツール
当社独自のカスタマイズされた技術
個々の画像を分析する機械学習とは異なり、音は周波数と時間の要素で構成されています。これら 2 つのドメインのいずれかを検討しただけでは、意味のある解釈に必要な洞察を得ることは不可能でした。
例えば、鳥の鳴き声は、特定の瞬間の周波数によって特徴付けられるだけではありません。代わりに、その持続時間と時間の経過による進行を考慮することによってのみ、鳥の鳴き声であると特定することができます。
音響信号処理の大きな課題の ひとつは、音声がノイズと重なることです。さらに、音声は見えないため、事象に注釈を付けることは困難です。独自の技術では、音声データを時間領域と周波数領域の要素に、まず分割します。コンピューターは音声ファイルのどの部分が探している音声であるかを認識できないため、最初に何千ものサンプルを使用し、 AI モデルをトレーニングする必要があります。次に、さまざまな手法を使用し、両方のドメイン要素の分析を実行します。
AI を活用した音声分析は、従来の技術である振動分析に取って代わります。振動解析は信頼性がありますが、侵襲性が高く、実装コストも高く、情報の更新と校正が難しいという特徴があります。
当社の音声AI ソリューションは、これまでの技術とは対照的に、廉価であるだけでなく、非常に用途が広いため、各業界にとって真のゲームチェンジャーとなります。
音声センサーは、小さな IoT デバイスに組み込まれています。特定の顧客ニーズに合わせて完全にカスタマイズ可能なソリューションであるため、追加センサー (温度センサーやエッジ AI カメラなど) を接続することも可能です。これらのいわゆる「エッジ デバイス」は、音源がセルラー ネットワークのエッジであっても、音源に直接インストールできます。オーダーメイドの環境音認識AIソリューションをエンドツーエンドのデータ管理プラットフォームに組み込むことで、音声分析の可能性を最大限に引き出すことができます。
環境音認識AIの使用例
革新的で汎用性の高い特性があるため、環境音認識AIの可能性はまだ探求され尽くされておりません。こちらの記事では、アプリケーションの主要な領域をいくつか取り上げたいと思います。
インダストリー4.0
製造業や、自動車産業、航空会社、発電エネルギー業界に至るまで、生産ライン全体での運用・安全の品質を確保するため、保守作業や故障検知は不可欠な作業です。予知保全の取り組みにおける次の大きな次の大きな行程と考えられている環境音認識AIにより、機器の状態の”監視自動化”が可能となります。
機械が長期間にわたって作り出す音声プロファイルの微妙な変化や異常を検出できます。これにより、予防保守のスケジュールを立て、予定外の支出につながるシステム障害・停止を回避できます。Avintonの環境音認識AIソリューションは、関連機器全てに振動センサーを設置する従来の技術より、各段に費用対効果が高く、信頼性もあります。
鉄道輸送
ある鉄道事業社様に、車両故障を検出するための従来のシステムに代え、当社の環境音認識AIソリューションを導入いただきました。線路上への設置には多くの制限があり、従来のシステムでは特定のデータ収集は非常に困難でした。 このソリューションの主な利点の 1 つは、音声データを簡単に収集できることです。録音のみで、台車の故障箇所特定が可能です。どの台車のどの要素に問題があるかを正確に絞り込むこともできます。これは人間の耳には識別できません。
スマートシティと環境
各国の政府は、安全性の向上、交通の改善、環境の持続可能性確立を目指し、革新的な技術の導入を加速させています。非常に用途が広く、同時に侵襲が最小限であるため、Avintonの環境音認識AIソリューションは、いわゆる「スマート シティ」取り組みのすべてに貢献するものです。
機械学習と音声分析を組み合わせることにより、道路沿いの騒音公害の主な原因とその騒音程度 (デシベル単位) を分類できます。騒音計と専用の録音機器を組み合わせて使用しますが、収集した情報を使用し、音の構成要素 (オートバイ、トラック、自動車、電車、飛行機など) ごとの騒音公害のレベルを測定することができます。これらの情報は、都市計画担当者の状況把握や、交通管制や飛行経路においてデータに基づく決定を行う際に役立ちます。
市民の安全強化目的で、例えば遠隔地での銃声、サイレン、悲鳴などの検出を行うようAIモデルをトレーニングすることも可能です。
環境問題に関連する使用例は、鳥の鳴き声の分類です。鳥のさえずりの音声データがあれば、鳥の判別が可能です。複数の鳥の音声も検出することができます。
スマートホーム、環境アシスト、ヘルスケア
環境音認識AIは、家のセキュリティにおいて重要な役割を果たします。 AI モデルは、ガラスの割れる音、エアコンの動作状態、犬の鳴き声、侵入音、その他の警報音を認識し分類するようにトレーニングすることができます。また、ドアが正しく施錠されているかどうかも検出可能です。
多くのスマート家電は、高齢者や病状の回復期の人々を支援するために設計されていますが、いわゆる「環境アシスト」の技術は、個人のヘルスケアの監視、および遠隔監視システム用のさまざまなセンサーとデバイスの循環を目的としています。高齢者が無用な行動をすることなく、できるだけ長く自立した生活ができるようにすることを総合的な目標としています。環境音認識AIは、足音、転倒、助けを求める叫びなどを検出して解釈するようにトレーニングすることができます。緊急事態が検出されると、IoT デバイスはすぐに助けを求めるアラートを送信します。
同様に、環境音認識AIは、ヘルスケアや医療アプリケーションに大きな可能性を秘めています。センサーは、呼吸や心拍などの生理学的音を綿密に監視し、異常が検出されるとすぐにアラートを送信することができます。
学術分野で公開される最新の技術研究の知見、長年のプロジェクト経験、国際的なエンジニアリング力とを組み合わせることで、お客様の課題を解決する最適なソリューションを提供することをお約束します。 私たちは、すべてのデジタル トランスフォーメーション（DX) プロジェクトに戦略的な技術提案を提供するだけでなく、お客様の課題を深く理解し、高品質でありながらコスト効率の高い AI およびビッグ データ ソリューションを提供します。 私たちの切なる願いは、お客様がデータを元に意思決定できる企業創りをお手伝いすることです。
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