传感器波形数据

日本东芝公司于5月11日宣布，开发出了一种反事实波形生成技术，能够通过传感器波形的差异来可视化AI为何判定异常的原因。

在基础设施设备和制造现场，越来越多地安装了各种传感器，并引入AI进行异常检测。然而，AI判定异常的过程常常像黑箱一样，导致维护和检修人员难以理解判定依据，从而对系统的引入持犹豫态度。

此次东芝开发的技术针对传感器输出的时序波形数据，能够生成如果被判定为正常，波形的哪些部分需要如何变化，并将其可视化展示。

在学习阶段，该技术仅利用正常案例进行特征量学习，同时保持时间顺序结构，使特征量在特征空间中形成聚类。在实际应用阶段，通过将异常波形的特征量向正常聚类的中心靠近，生成反事实波形并进行可视化。这样不仅提升了AI异常判定的透明度，也加快了维护响应速度。

反事实波形示意

东芝预计，基于AI的异常检测系统在基础设施设备领域的市场规模每年将达到300亿至450亿日元。公司计划首先在集团内部推动该技术的应用，目标是在明年以后实现导入。