人工知能を搭載した単結晶シリコン圧力変換器の特性詳解

Thread Content

人工知能を搭載した単結晶シリコン圧力変換器は、どのような姿になるのでしょうか？全体として、現在人工知能（AI）は急速に発展しており、「中国製造2025」やインダストリー4.0におけるスマート製造も、構想段階から実用化へと移行しつつある。今の段階で人工知能を搭載した圧力変換器の正確な特性について語るのは時期尚早だが、一つ確かなことは、現在のスマート圧力変換器は、従来の金属容量式アナログ型の工業用圧力変換器と比べて、より高度なスマート機能を備えているという点だ。単にメニュー操作や測定範囲の調整、遠隔操作、温度補正といった機能を持つだけでなく、自己状態の認識、リアルタイム監視、自律的な意思決定、正確な実行といった高度な知能化能力も有している。最も大きな違いは、学習・向上する能力があるかどうかであり、それがあって初めて真の人工知能を搭載したシリコン圧力変換器と言えるのだ。将来の高度なディープインテリジェント圧力変換器は、人工知能圧力変換器（Intelligent（AI）Pressure Transmitter）と略されます。これは、中国製造2025やインダストリー4.0におけるスマート製造のために特別に設計・製造された、新しい単結晶シリコン技術を用いた圧力変換器です。現在言われているスマート圧力変換器（Smart Pressure Transmitter）と混同しないよう、人工知能圧力変換器と呼ぶのが適切です。この装置には以下のような特徴があります。まず、人工知能圧力変換器とは、基本的な機能に加えて、デジタル通信や設定、最適化、診断、メンテナンスといった追加機能を備えた装置のことです。一般的に、感知、分析、推論、意思決定、制御といった能力を持ち、先進的な製造技術、情報技術、インテリジェント技術が統合され、深く融合した次世代の圧力変換器なのです；また、人工知能圧力変送器には、高度な知能機能として、ネットワーク通信機能や、自己の状態や周囲の環境、プロセスを自ら認識する能力が備わっている。さらに、分析・推論・意思決定・実行の能力や、自己適応・最適化の能力も有し、さまざまな関連データを提供してデータ分析や掘り下げを支援するほか、CPSシステムとも統合される；最後に、人工知能式圧力変換器は、市場需要の分析、製品の研究開発設計、製品の生産と管理、製品の品質、サプライチェーン、マーケティング管理、顧客管理、アフターサービスなど、製品のライフサイクル全体に関わるあらゆる段階（PLM）も、「中国製造2025」や「インダストリー4.0」のスマート製造によって支えられている。 人工知能圧力変換器の理論的基盤　人工知能圧力変換器の理論的基盤は、人工知能に関する理論的研究に由来し、産業安全分野での応用を目指し、人工知能技術の向上を牽引しうる基礎理論の方向性に焦点を当て、大規模データによる知能処理、マルチメディアを活用した知覚計算、人間と機械が協力する知能、集団知能、自律的な協調と意思決定といった基礎理論の研究を強化している。詳細内容：   1.ビッグデータ知能理論。データ駆動と知識誘導を組み合わせた新しい人工知能手法、自然言語理解と画像グラフィックスを核とする認知計算の理論と手法、深層推論と創造的な人工知能の理論と手法の統合、不完全情報下での知的意思決定の基礎理論と枠組み、データ駆動型の汎用人工知能の数理モデルと理論など。  2.クロスメディア知覚計算理論。人間の視覚能力を超えた知覚取得、実世界向けの能動的視覚知覚と計算、自然な音響環境における聴覚知覚と計算、自然なインタラクション環境における言語知覚と計算、非同期シーケンス向けのヒト型知覚と計算、メディアの知的知覚のための自律学習*、都市の多次元知的知覚推論エンジン。  3. 混合強化知能理論。「人間とシステムの連携」に関する研究として、ハイブリッド強化型インテリジェンス、人間と機械のインテリジェンスが共生する行動強化および脳機協調、機械の直感的推論と因果モデル、連想記憶モデルと知識進化手法、複雑なデータやタスクに対するハイブリッド強化型インテリジェンス学習手法、クラウドロボットによる協調計算手法、実世界環境における状況理解および人間と機械の集団による協調がある。 4.集団知能理論。群知能の構造理論と組織化手法、群知能の動機付けメカニズムとエマージェンスの原理、群知能学*の理論と手法、群知能の汎用計算パラダイムとモデルについて研究する。  5. 自主協調制御と最適化意思決定理論。自律型無人システムに向けた協調的知覚とインタラクション、自律型無人システムに向けた協調制御と最適化意思決定、知識駆動型の人間・機械・物体の三者協調と相互運用などの理論について研究する。  6. 高度な機械学習*理論。統計学の*基礎理論、不確実性に基づく推論と意思決定、分散型学習*とインタラクション、プライバシー保護学*、小規模サンプル学習*、深層強化学習*、教師なし学習*、教師あり学習*、アクティブラーニング*などの学習理論や効率的なモデルについて研究する。  7. 脳型知能計算理論。脳型知覚、脳型学*、脳型記憶メカニズムと計算の統合、脳型複雑系、脳型制御などの理論と手法について研究する。  8. 量子知能計算理論。脳の認知における量子パターンと内在メカニズムを探求し、効率的な量子知能モデルやアルゴリズム、高性能かつ高ビット数を持つ量子人工知能プロセッサ、外部環境と情報を交換できるリアルタイム型量子人工知能システムなどを研究する。 人工知能圧力変換器の安全分野における応用により、同変換器はセーフティインストルメンテーションシステムの機能的な安全性を高める上で一層役立つことになる。現在、ユーザーは圧力変換器の使用経験から知見を得ているが、今後はビッグデータを活用して既存の単結晶シリコン圧力変換器の性能を向上させる。これにより、使用環境に起因する測定用ダイアフラムの腐食、静的過負荷、圧力衝撃（水槌効果）、水素による脆化など、単結晶シリコン圧力変換器が抱える問題や、プロセス接続部の詰まりや電子信号線の断線といった、圧力変換器自体の問題ではない故障も防ぐことができる。こうして、セーフティインストルメンテーションシステムは真にリアルタイムかつ途切れることなく、生産の安全を守ることが可能になる。