OKI、機械学習活用の波形解析ソフトウェアライブラリー「ForeWave」販売開始

沖電気工業株式会社（以下、OKI）は、機械学習アルゴリズムを用いた波形解析ソフトウェアライブラリー「ForeWave（フォアウェーブ）」を、本日販売開始した。同ソフトウェアライブラリーは、振動を波形として捉えて解析するもので、従来の機械学習と比較して、約20倍（同社比）の高速な波形解析パフォーマンスを実現。製造業の工場設備や、鉄道旅客業の鉄道設備などの振動解析シーンで、設備保全などの課題解決に貢献するという。

これまで、設備状態を把握するため、高速フーリエ変換（FFT）（※1）やウェーブレット変換（※2）などの振動解析手法が用いられてきたが、複数の異常が一度に発生するような複雑な状態認識への対応が困難であり、このような場合は、熟練技術者の勘や経験に頼る人の耳による官能検査（※3）を用いる事も多くあったという。

「ForeWave」は、機械学習とNMF（※4）の組み合わせを採用し、熟練技術者による官能検査のように、あらかじめ学習させた正常時の振動データと、新たに計測される振動データを比較し、異常が発生しているかどうかの判別を行う。これにより、設備から収集される振動データを、共通成分と特徴成分に自動で分解し、特徴成分のみを機械学習にかけ、より複雑な設備状態の検知および高速な波形解析パフォーマンスを実現するという。

「ForeWave」は、多様なアプリケーションに組み込みが可能なソフトウェアライブラリーとして提供される。顧客の要件に応じたアプリケーションから呼び出し、顧客が選定した振動センサーを含む各種ハードウェアと組み合わせて利用することが可能だ。OKIは、「ForeWave」を組み込んだアプリケーションやシステム構築、顧客の設備への適用条件および精度を検証するモデル生成サービス、システム導入後の運用支援など、システム導入ステップにあわせて支援を行うという。

※1 高速フーリエ変換（FFT：Fast Fourier Transform）：単位時間あたりの時系列信号を、高速で周波数成分に変換する符号化アルゴリズム。
※2 ウェーブレット変換：時系列信号を、周波数成分に変換する符号化アルゴリズムで、時間的変化も同時に抽出できるアルゴリズム。
※3 官能検査：人間の感覚（視覚・聴覚・味覚・嗅覚・触覚など）を用いて製品の品質を判定する検査。
※4 NMF（Non-negative Matrix Factorization）：非負値行列因子分解。非負値のデータを加法的な構成成分に分解するための多変量解析手法。波形解析だけでなく、画像解析やテキストクラスタリングなどにも用いられる。