ワールドモデルの化学プラント運転への適用の提案

抄録

化学プラントでは、外環境やセンサーの表示などの変動するパラメータに応じた逐次的な意思決定が必要となるが、この意思決定は運転員個人のノウハウに依存することが多い。加えて、労働人口減少の影響で技術伝承が難しくなっている事から、化学プラントの運転を自動化するためのAI利用が複数提案されている。逐次的な意思決定のAIモデルには、計画立案と強化学習の組み合わせが効果的であるとされ、モデルベースの強化学習モデルが注目されている。本研究では、モデルベース強化学習モデルのうち、ワールドモデルに注目し、化学プラントの運転支援にワールドモデルの考え方を適用し、データドリブンな化学プラントの運転を実現するシステムの構成について検討を行った。化学プラントの内的状態と操作条件を学習した環境モデルを運転支援に活用する方法やHuman in the Loopにより運用を通してシステムと人が共に成長する運転支援システムの有り方について提案する。