東芝AI技術カタログ

異常検知

時系列異常波形検知技術^※

正常波形パターンのみから学習して異常を検知します。

・時系列データに潜む特徴的な波形素片と異常検知モデルを同時に学習します。
・変電所の開閉装置やエレベータ等のインフラ機器へ適用を進めています。

時系列異常検知技術 OCLTSイメージ

※One-Class Learning Time-series Shapelets (OCLTS)

応用先

・変電所開閉装置の異常検知
・エレベータブレーキ信号を用いたのブレーキ異常検知
・その他、各種インフラ機器の稼働データを用いた異常検知に応用可能

ベンチマーク・強み・実績

・正常時の時系列データのみを用いて波形素片を学習する異常検知技術は世界初
・ベンチマークデータによる性能検証において従来技術と比較し９％の精度向上を確認

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参考文献：

・A. Yamaguchi et al, One-Class Learning Time-Series Shapelets, IEEE Big Data 2018.
・A. Yamaguchi et al, OCLTS: One-Class Learning Time-Series Shapelets, IJDAT 2019.
・正常時の波形データのみで学習し異常を検知する説明性の高いＡＩを開発

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