1603情報システム・データ工学 AIが「なぜ異常と判断したか」を波形で示す反事実波形生成技術を開発 〜インフラ設備や製造装置の異常診断で、原因究明と保守判断を支える説明性の高いAIの実現に向けて〜 2026-05-11 九州大学九州大学マス・フォア・インダストリ研究所(IMI)と東芝は、異常検知AIが「なぜ異常と判断したのか」を波形として可視化する「反事実波形生成技術」を開発した。技術は説明可能AI(XAI)の反事実説明を時系列データ... 2026-05-11 1603情報システム・データ工学
1600情報工学一般 時系列データの異常検知を行うAIモデルの自動作成技術を共同開発 IoT機器などで取得される時系列データの異常検知を行うAIモデルを自動で作成する技術を開発した。 2020-03-16 1600情報工学一般1602ソフトウェア工学1603情報システム・データ工学
1600情報工学一般 時系列データのAI利用を加速させる自動ラベル付け技術を開発 加速度センサーやジャイロセンサーなどの時系列データに対して、AIを適用する上で必要な教師データを簡単に作成できる技術を開発した。 2019-05-10 1600情報工学一般1603情報システム・データ工学