文献から製造プロセスの物理モデルを自動生成するAI
Automated physical model builder

概要

化学プラントにおけるデジタルツインの実現には，実プロセスを正確に表現可能な物理モデル（第一原理モデル）が必要です． しかし，モデル構築は専門性を有する研究者の試行錯誤的な取り組みを必要とし，難しく高コストです． 私達は，AutoPMoB（automated physical model builder）と名付けた，文献を駆使してあらゆるプロセスの物理モデルを自動的に構築する人工知能（AI）の開発を目指しています．

産業界への展開例・適用分野

化学・鉄鋼・半導体などの産業プロセスにおいて，様々な外乱や異常を想定し，真に生産現場で活用できるモデル（デジタルツイン）を構築するには，統計モデルではなく，現象論に基づく物理モデルが欠かせません． しかし，物理モデルの構築には大変な手間がかかります． 物理モデル自動構築AI（AutoPMoB）を開発することで，誰もが目的に合致した物理モデルを構築できるようになります． これにより，プロセス産業におけるデジタルツインの実現，デジタルトランスフォーメーション（DX）の推進が期待できます．

チョクラルスキープロセスのモデルベース制御系開発
Model-based control of the Czochralski process

概要

チョクラルスキー（Czochralski; CZ）プロセスは，半導体の基盤材料である単結晶シリコンインゴットを製造するプロセスの一つです． 半導体の需要増加に伴ってCZプロセスの歩留まりや品質の改善が求められています． そのような需要に応えるためには制御性能を向上させる方法が必要です． 本研究ではモデル予測制御で制御性能を向上させることを目指し，CZプロセスのモデル化と制御系開発に取り組んでいます．