| 講演名 | 2021-12-16 ［ショートペーパー］プラントシミュレータを用いた時系列因果探索手法の評価 小山 和輝(NTTコミュニケーションズ), 藤原 大悟(NTTコミュニケーションズ), 切通 恵介(NTTコミュニケーションズ), 大川内 智海(NTTコミュニケーションズ), 泉谷 知範(NTTコミュニケーションズ), 浅原 啓輔(滋賀大), 清水 昌平(滋賀大), |
|---|---|
| PDFダウンロードページ |  PDFダウンロードページへ |
| 抄録(和) | 工場・プラントではセンサなどの時系列データで構成されるプロセスデータの利用が広がっているが，運転の改善のためには，新たな操作に対する定量的な効果の推定が重要であり，多くの場合，変数間の因果構造の探索が必要とされる．本発表では，因果構造未知の時系列データに対する因果探索手法であるVAR-LiNGAMを酢酸ビニルプラントシミュレータで生成したデータに適用し，その利用可能性を検証した． |
| 抄録(英) | In order to improve operation, the use of process data consisting of time-series data from sensors and other sources is expanding in factories and plants. In many cases, it is important to estimate the quantitative effects of new operations, and it is necessary to discover the causal structure between variables. In this paper, we applied the VAR-LiNGAM, which is a causal discovery method for time series data with unknown causal structure, to data generated by a vinyl acetate plant simulator and verified its usability. |
| キーワード(和) | 統計的因果探索 / VAR-LiNGAM / 時系列データ / 酢酸ビニル製造プラントシミュレータ |
| キーワード(英) | Causal discovery / VAR-LiNGAM / Time-series data / Vinyl acetate monomer simulator |
| 資料番号 | PRMU2021-34 |
| 発行日 | 2021-12-09 (PRMU) |
| 研究会情報 | |
| 研究会 | PRMU |
|---|---|
| 開催期間 | 2021/12/16(から2日開催) |
| 開催地（和） | オンライン開催 |
| 開催地（英） | Online |
| テーマ（和） | 時系列・因果推論・異常検知 |
| テーマ（英） | |
| 委員長氏名（和） | 内田 誠一(九大) |
| 委員長氏名（英） | Seiichi Uchida(Kyushu Univ.) |
| 副委員長氏名（和） | 岩村 雅一(阪府大) / 安倍 満(デンソーアイティーラボラトリ) |
| 副委員長氏名（英） | Masakazu Iwamura(Osaka Pref. Univ.) / Mitsuru Anpai(Denso IT Lab.) |
| 幹事氏名（和） | 柴田 剛志(NTT) / 西山 正志(鳥取大) |
| 幹事氏名（英） | Takashi Shibata(NTT) / Masashi Nishiyama(Tottori Univ.) |
| 幹事補佐氏名（和） | 山口 光太(サイバーエージェント) / 松井 勇佑(東大) |
| 幹事補佐氏名（英） | Kouta Yamaguchi(CyberAgent) / Yusuke Matsui(Univ. of Tokyo) |
| 講演論文情報詳細 | |
| 申込み研究会 | Technical Committee on Pattern Recognition and Media Understanding |
|---|---|
| 本文の言語 | JPN |
| タイトル（和） | ［ショートペーパー］プラントシミュレータを用いた時系列因果探索手法の評価 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | [Short Paper] Evaluation of Time Series Causal Discovery Method Using Plant Simulator |
| サブタイトル（和） | |
| キーワード(1)（和/英） | 統計的因果探索 / Causal discovery |
| キーワード(2)（和/英） | VAR-LiNGAM / VAR-LiNGAM |
| キーワード(3)（和/英） | 時系列データ / Time-series data |
| キーワード(4)（和/英） | 酢酸ビニル製造プラントシミュレータ / Vinyl acetate monomer simulator |
| 第 1 著者 氏名（和/英） | 小山 和輝 / Kazuki Koyama |
| 第 1 著者 所属（和/英） | NTTコミュニケーションズ株式会社(略称：NTTコミュニケーションズ) NTT Communications Corporation(略称：NTT Communications) |
| 第 2 著者 氏名（和/英） | 藤原 大悟 / Daigo Fujiwara |
| 第 2 著者 所属（和/英） | NTTコミュニケーションズ株式会社(略称：NTTコミュニケーションズ) NTT Communications Corporation(略称：NTT Communications) |
| 第 3 著者 氏名（和/英） | 切通 恵介 / Keisuke Kiritoshi |
| 第 3 著者 所属（和/英） | NTTコミュニケーションズ株式会社(略称：NTTコミュニケーションズ) NTT Communications Corporation(略称：NTT Communications) |
| 第 4 著者 氏名（和/英） | 大川内 智海 / Tomomi Okawachi |
| 第 4 著者 所属（和/英） | NTTコミュニケーションズ株式会社(略称：NTTコミュニケーションズ) NTT Communications Corporation(略称：NTT Communications) |
| 第 5 著者 氏名（和/英） | 泉谷 知範 / Tomonori Izumitani |
| 第 5 著者 所属（和/英） | NTTコミュニケーションズ株式会社(略称：NTTコミュニケーションズ) NTT Communications Corporation(略称：NTT Communications) |
| 第 6 著者 氏名（和/英） | 浅原 啓輔 / Keisuke Asahara |
| 第 6 著者 所属（和/英） | 滋賀大学(略称：滋賀大) Shiga University(略称：Shiga Univ.) |
| 第 7 著者 氏名（和/英） | 清水 昌平 / Shohei Shimizu |
| 第 7 著者 所属（和/英） | 滋賀大学(略称：滋賀大) Shiga University(略称：Shiga Univ.) |
| 発表年月日 | 2021-12-16 |
| 資料番号 | PRMU2021-34 |
| 巻番号（vol） | vol.121 |
| 号番号（no） | PRMU-304 |
| ページ範囲 | pp.57-60(PRMU), |
| ページ数 | 4 |
| 発行日 | 2021-12-09 (PRMU) |