MTシステムの応用事例

図はロケット噴射ノズル制御電流波形で、OKとNGの例です。ほとんど見分けがつきませんが、検査員はこれを見分けています。緑色の波形は学習波形の一つであり、青色波形が検査対象です。

固体燃料ロケットでは、数百項目の計測値から正常度の総合判定が行われます。ロケットは巨大な機器ですが、不具合箇所を限りなくゼロにするために、究極の診断が必要です。

JAXA（宇宙航空研究開発機構）はイプシロンロケット開発に当たり、自律診断のために複数のAIの中からMT法を採用しました。

モータや変圧器では、はコイルの絶縁が適切かどうかを確認するための評価（インパルス試験）が行われます。コイルにピンホールがあると、その波形が乱れるのですが、図に示すように見た目ではほとんど判別ができません。

熟練検査員には分かるとのことですので、MT法で解析したところ熟練者と全く一致した結果が得られただけではなく、どこを勘どころとしているかもわかりました。熟練者からは「ノウハウが知れるのは困る」との声も出ました。

カーオーディオのディスク装填部には、複数の歯車列があります。多くの場合、プラスチック歯車が使用されますが、歯車に変形があると、わずかですが異音が発生するため、検査員による出荷検査が行われていました。聴覚に優れる女性が担当していましたが、精神的負担が大きいことや判定の不安定さがありました。また、FFTなどによる解析が試みられてきましたが、満足な結果が得られませんでした。
そこで、高性能な収音マイクから50,000サンプル／秒でデータを収集し、MT法による判定を試行しました。その結果、人間と同等な精度で安定した判定ができることが分かり、AIによる異音検査装置として、国内外で活用されています。

河川の氾濫を事前に、できれば数日前に予測できれば、被害を最小限に抑えることができます。この事例の対象は、2023年8月6日に氾濫した北海道の雨竜川です。氾濫地点である雨竜橋の水位が、流域上流部の数カ所の1時間ごとの雨量に基づき、MSRで予測されました。その結果、40時間前までのデータをもとに精度の高い水位予測ができることがわかりました。特に、約50km上流の幌加内地域の降水量が雨竜橋の水位に大きく影響することもわかりました。
散布図は、氾濫の危険性がある高水位時の推定精度が高いことを示しています。また、棒グラフから、雨竜橋の水位予測には幌加内の降水量が大きく影響することがわかります。