原子力発電所の電気系アイソレーション計画の深層学習による自動生成

抄録

オペレーション＆メンテナンス高度化のための人工知能を活用したアプリケーションのひとつとして、深層学習を用いた電気アイソレーション計画の自動生成を研究している。現在、熟練した技術者が、数百もの回路図や関連図書を用いて、工数をかけてアイソレーション手順の計画を作成している。この作業が自動化されれば、非常に効率的である。自動化の主要な課題は、電気回路シミュレータの膨大な計算時間である。我々は深層ニューラルネットワーク（ＤＮＮ）を計算時間削減に適用し、効率的な経路探索アルゴリズムをＤＮＮの内部に構築した。ＤＮＮの計算時間は、回路シミュレータに比べて５６０倍短縮した。全結合型ネットワークとグラフ畳み込みネットワークとでは精度に有意差はなかった。