Algorithm Module 03 / 04

PRAI

Physical Reasoning AI｜物理推論AI

データだけに頼らず、物理で裏づける。

物理法則や工学的制約と機械学習を組み合わせ、設備や製造工程の状態推定、現象予測、異常原因の分析を行う技術。

PRAIとは

Overview

設備の振動、炉の温度分布、材料の変形、工程の歩留まり。製造現場の現象は、センサーデータの背後に物理法則と工学的な制約を持っています。データだけから学ぶAIは、データが少ない条件や経験したことのない状態で外れやすく、「なぜ」を説明できません。

PRAIは、物理モデル・シミュレーションと機械学習を組み合わせ、データの不足を物理で補い、物理の近似をデータで補正します。センサーだけでは測れない内部状態の推定、劣化や品質変動の予測、異常の原因となった要因の特定を、工学的に説明できる形で行います。

Capabilities

PRAIが製造現場で担う役割です。

Methods

PRAIを製造現場で機能させるために使い分けている手法です。課題の構造とデータの状態に合わせて組み合わせます。

Algorithm Modules

PRAI（物理推論AI）の適用可否や、貴社データでの検証の進め方について、課題の整理段階からご相談いただけます。