コーディング

研究内容

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AIを用いた検知と回復の2S統合システム

 

 
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①保全指標

原子力プラントの安全機能の信頼性を、経年劣化と保全活動の両方の効果を考慮しながら機能喪失確率として定量的に評価する指標として開発した。

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②レジリエンス指標

一時的に安全上重要な機能が喪失した場合のAccident Management(AM)による機能回復シナリオを作成し、PRAでは評価しきれない、プラントのもつ安全機能回復能力を、AM成功確率、安全裕度、時間裕度を指標として定量評価。

③非破壊検査AI

非破壊検査測定信号に深層学習モデルを適用し、リフトオフなどのノイズにロバストな傷深さ同定を行う。

④機器の早期異常検知AI

時系列深層学習と統計的手法のカップリングにより、プラント機器の異常状態を予兆の段階で早期検知する。

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⑤行動監視AI

画像AIと言語処理AIとのインターフェイスにより、事故時AM活動、核セキュリティなど、原子力に関わるヒトの行動の適正、犯罪を自動で検知し、第1次スクリーニングとなるシステムの開発。

オリジナル動画

再構成動画

⑥医用画像応用

追尾放射線治療を実現するため、 呼吸に伴い移動する肺腫瘍の3次元的動画の未来を予測する。