NECと産業技術総合研究所（産総研）、三井化学、オメガシミュレーションは、化学プラントなどの大規模インフラの運転を支援する「論理思考AI」とシミュレーター上に再現したミラープラントを組み合わせた運転支援システムを構築したと発表した。
実証システム
この取り組みは、論理思考AI（人工知能）とオメガシミュレーションのミラープラント（オンラインダイナミックシミュレーター）を連携させ、三井化学の訓練用実プラントに適用した。その結果、生産量を変更する運転変更操作において、運転員の手動操作と比較して操作時間を40％短縮できることを確認した。プラントの状態に合わせて無駄のない最適な操作を生成できるため、運転変更にかかる時間が短縮され、原料や使用スチーム量の削減が可能になるとする。
同システムは、シミュレーションで試行錯誤すべき手順の対象を、マニュアルや運転規約などに記載された情報から論理推論を用いて大幅に絞り込むことができる。これにより、化学プラントのような操作のバリエーションが多く複雑な実装置に対しても、強化学習技術を適用・実証できることが世界で初めて示されたという。
化学プラント運転における効果
化学プラントでの生産量や生産品を変更する運転変更操作は、安全を見ながら操作する必要があるため、運転員が手動あるいはベテラン運転員の操作をルールベース化し手順通りに再現したシーケンス制御を使用して行っている。プラント状態は緩やかに変化するため、最適となるまでの運転変更操作に数時間から半日程度を要することがある。
AIによる操作と手動操作の比較(目標状態-黄色い部分-内に30分間入った時点を運転変更完了点として比較)
これに対し、NECと産総研が開発した「論理思考AI」は、強化学習を用いて人が従来行ってこなかった操作もシミュレーター上で試行することにより、運転員が複数回の試行錯誤をしながら行っていた運転変更操作を最適化できる。この最適化した操作を運転員が確認し、操作することで、運転変更の時間短縮が可能になる。
また、従来の強化学習では操作量しか出力されないため、その操作を実施してよいかどうかを運転員が判断することは困難だった。今回開発した論理思考AIでは、マニュアルにひもづいた操作の根拠と想定されるシミュレーション結果を運転員に提示することで、運転員が操作の可否を判断することができる。
