株式会社 東芝は、エッジデバイスでの稼働を想定し、社会インフラや工場などにおける設備に設置された多数のセンサより連続的に収集されるデータの流れであるデータストリームから、リアルタイムに高精度な将来予測値を算出するAI「Online Prediction Method of Stream Data with Self-Adaptive Memory（OPOSSAM）」を開発した。
「OPOSSAM」は、逐次観測される実測値と予測値との誤差に基づき、短期記憶と長期記憶の分析時の重み付けをリアルタイムに自動調整することで、時間の経過に伴い変化するデータ傾向に適応し、将来値の予測を行う。
さらに、長期記憶には代表的なパターンのみを選定して保管すると共に、各パターンを使った予測値が実測値と大きく乖離する場合には、乖離するパターンを削除し、記憶量を一定以下に抑制することで、メモリ容量が限られるエッジデバイスでの動作を可能にしたという。
同技術により、社会インフラや工場などのシステムの稼動状態をリアルタイムで予測し、設備保守のタイミングを正確に予測することが可能になるという。故障予防、稼働率向上、保守管理コストの低減に貢献するという。
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