train_train0702’s diary

特級ボイラー技士、その他資格取得＆トレイルラン、ツーリングやドライブ、呑み鉄

AI・BD・DSについて思うこと

日常

trainです。

 

在宅ワークが進む中、読書をすることも増えたので、最近読んでいるものとして

①池上彰とか佐藤優のような時事ネタや宗教の本

②コロナもあるので感染症に関する本

③人工知能（ＡＩ）、ビックデータ（ＢＤ）、データサイエンス（ＤＳ）の本

を買って少しずつ読もうとしています。

 

③に関して、近くの本屋でＡＩの本があったので2冊ほど買いました。

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これから読むので楽しみです。ＡＩやＢＤ、ＤＳは会社でも話題で、

少しずつ取り込もうとしている分野です。

 

色々小説や映画とかでもあるようなＡＩの能力が人間を超えて支配するストーリーの

ものがチラホラ出ているようですが、個人的にはまだまだ先かなと思っています。

（自分が生きているうちにはないのかなと）

 

人間の処理能力を超えてとある限定された分野でシンギュラリティは

来るのかもしれませんが、それらを統合して関連付けて人間のように総合的に

判断できるにはまだ遠いと思っています。

しかもまだまだアナログの情報が多い、アナログのやり取りが多いというのもあり、

全てのデータがＡＩに入力されていないというのもあります。

（これは日常生活でいえば電話・手紙・手書きの申請書の類です。）

 

ここからは工場で置き換えますが、中央計器室のＤＣＳに取り込まれていないような

現場表示型の計器類やＯＰによる手分析等を行っている箇所があります。

これらは一応決まった時間に測定や目視をして日誌に記入することとなっていますが、

往々にしてトラブルがあったりすると1時間以上違うこともあるし、中にはある程度

適当な数値を入力していることもあります。

ビックデータ解析しようとすると、場合によっては1分・1秒データを使いますが、

こういったところが致命的なエラーになったりします。

もし本格的にＢＤやＡＩを行うならなるべく俗人的な計測・分析を排除し、

機械に頼らないといけないのかなと思っています。

 

また計器に関しても時間差があり、光学機器に関しては割とダイレクトに

測定できますが、ガスクロマトグラフィーのようにリテンションタイムがかかるなど、

機器による測定時間も考慮する必要があります。

 

また化学工学の吸収プロセスでは気液比、温度、滞留時間等が

先人たちの知恵によって関係していることが知られていますが、

単純にそれらを重回帰分析をするよりはそれぞれの対数を取って

重回帰分析した方がより精度が良かったりします。

またタンクとか塔槽類を介すときはプラグフローなのか完全混合モデルを使うのか

なども考慮する必要があります。

 

巷ではエクセルデータを入力すれば何かしらの解析をするようなソフトもあったり、

ひたすら日々のデータを蓄積して相関も日々更新するようなものも

出てきたりしています。

後者であれば、まだ日々回帰式も更新されフィッティングされるため、

日常管理程度では有用かもしれません。

前者に関しては本当にそれらしいかを判断できる人間が扱って入力・出力

された結果を見て入力項目の取捨選択をしたり、対数を取ったり、

時間遅れ分を処理させるなどしないと意味をなさないと思っています。

後者に関しても何か設備投資をして条件が大きく変化する際には

追従できないと思われます。

 

何が言いたいかというと、今後はＡＩやＤＳ等の解析ソフトがどんどん

出てくるようになると思いますが、それを使う人間がそのソフトに対する

理解がないと全く扱えないような気がしています。

今後「このソフトで出力されているからそれを使いました」とか

言う人が出てくると思われます。使ったのであれば、少なくとも

どの程度確からしいのかを明確に答えられるようにならないといけないです。

 

ソフトに応じてアルゴリズムが違うでしょうから、時間遅れまで解析できる

ソフトがあったり、異常値を見つけ出して演算から外してくれたり、

複数の関数を提示したりとそれぞれ得意不得意があると思います。

使う側も入力するにあたって今回はどのソフトを選択しようとか

できるようにならないといけないと思っています。

 

またデータを入力する際も異常値をどこまで除けるかがキーになります。

この期間は分析計が故障していて一定値が入力されていたというのなら

分かりやすいのですが、設備・計器が更新されたとか、薬剤を変更した、

計器行の配管を掃除の有無で若干変化があったとか

そういったものはなかなか分かりにくいものです。

 

結局は使う人間の質、入力データの質が良くないと出てきた

解析結果の質も良くないと思っています。

まだ現状のＡＩ・ＢＤ・ＤＳに関しては機械的学習でエクセルでできる解析＋α

程度だと勝手に思っています。ということでちょっと本を読んで勉強して

現状どこまでできるのか？何が得意なのか？を理解していこうと思います。

そしてまずは簡単な系かつ現場型の計器が少ないところから取り込もう思います。

 

話が変わってＡＩに関してはまず信号に導入してほしいですね。

通行量の多い国道の分岐する交差点で全然分岐から国道に来る車がいないのに、

時間だけで赤青を変化させるのは損出も大きいので、交通状況に合わせて

ＡＩで判断して赤青の時間変化させる信号がないかなぁと思っています。