JP7687935B2 - 計算機システム及び装置条件の探索支援方法 - Google Patents
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Description
(第1基準)第1条件の全てのステップラベルが、第2条件のステップラベルに含まれること。
(第2基準)第1条件のステップラベルの実行順が、第2条件においても同一であること。
101 実証実験システム
102 ユーザ端末
110 演算システム
111 表示システム
120 演算部
130 データ保存部
131 認証部
132 入出力データ入力部
133 学習データセット構築部
134 装置条件送信部
135 演算管理部
140 演算設定部
141 演算結果表示部
142 演算実行部
150 製造装置
151 計測機
160 試料
Claims (8)
- 処理を行う製造装置を制御するための装置条件の探索を支援する計算機システムであって、
演算装置、前記演算装置に接続される記憶装置、及び前記演算装置に接続される接続インタフェースを有する少なくとも一つの計算機を備え、
前記処理は、少なくとも一つの製造工程を含み、
前記計算機システムは、
前記装置条件である入力パラメータの値と、前記処理の結果である出力パラメータの値との組合せから構成される学習データの入力を受け付ける第1インタフェースを提示し、
前記第1インタフェースを介して入力された前記学習データを前記記憶装置に格納し、
基準学習データにおける前記処理の製造工程の構造と、他の前記学習データにおける前記処理の製造工程の構造とを分析し、前記分析の結果に基づいて、前記基準学習データと同一のデータセットに集約可能な前記学習データを特定する分類処理を実行し、
前記分類処理の結果に基づいて、前記学習データを集約することによってデータセットを生成し、
前記データセットを用いて、前記入力パラメータの値から前記出力パラメータの値を予測するモデルの学習処理を実行し、生成された前記モデルを前記記憶装置に格納し、
前記モデル及び前記出力パラメータの目標値に基づいて、前記入力パラメータの値を探索する探索処理を実行し、
前記探索処理の結果を表示する第2インタフェースを提示し、
前記分類処理では、
複数の前記学習データの中から前記基準学習データを選択し、
複数の前記学習データの中からターゲット学習データを選択し、
前記ターゲット学習データにおける前記処理の全ての製造工程が、前記基準学習データの前記処理に含まれ、かつ、前記ターゲット学習データにおける前記処理の全ての製造工程の実行順が、前記基準学習データの前記処理における実行順と一致する場合、前記ターゲット学習データを、前記基準学習データと同一のデータセットに集約できると判定することを特徴とする計算機システム。 - 請求項1に記載の計算機システムであって、
前記基準学習データに集約可能な前記学習データを用いてデータセットを生成する場合、集約可能な前記学習データにおける前記処理の製造工程の構造を、前記基準学習データにおける前記処理の製造工程の構造と同一となるように、集約可能な学習データを整形することを特徴とする計算機システム。 - 請求項1に記載の計算機システムであって、
前記基準学習データを指定するための第3インタフェースを提示することを特徴とする計算機システム。 - 請求項1に記載の計算機システムであって、
集約する前記学習データを選択するための第4インタフェースを提示することを特徴とする計算機システム。 - 計算機システムが実行する、処理を行う製造装置を制御するための装置条件の探索支援方法であって、
前記計算機システムは、演算装置、前記演算装置に接続される記憶装置、及び前記演算装置に接続される接続インタフェースを有する少なくとも一つの計算機を含み、
前記処理は、少なくとも一つの製造工程を含み、
前記装置条件の探索支援方法は、
前記少なくとも一つの計算機が、前記装置条件である入力パラメータの値と、前記処理の結果である出力パラメータの値との組合せから構成される学習データの入力を受け付ける第1インタフェースを提示する第1のステップと、
前記少なくとも一つの計算機が、前記第1インタフェースを介して入力された前記学習データを前記記憶装置に格納する第2のステップと、
前記少なくとも一つの計算機が、基準学習データにおける前記処理の製造工程の構造と、他の前記学習データにおける前記処理の製造工程の構造とを分析し、前記分析の結果に基づいて、前記基準学習データと同一のデータセットに集約可能な前記学習データを特定する分類処理を実行する第3のステップと、
前記少なくとも一つの計算機が、前記分類処理の結果に基づいて、前記学習データを集約することによってデータセットを生成する第4のステップと、
前記少なくとも一つの計算機が、前記データセットを用いて、前記入力パラメータの値から前記出力パラメータの値を予測するモデルの学習処理を実行し、生成された前記モデルを前記記憶装置に格納する第5のステップと、
前記少なくとも一つの計算機が、前記モデル及び前記出力パラメータの目標値に基づいて、前記入力パラメータの値を探索する探索処理を実行する第6のステップと、
前記少なくとも一つの計算機が、前記探索処理の結果を表示する第2インタフェースを提示する第7のステップと、を含み、
前記第3のステップは、
前記少なくとも一つの計算機が、複数の前記学習データの中から前記基準学習データを選択するステップと、
前記少なくとも一つの計算機が、複数の前記学習データの中からターゲット学習データを選択するステップと、
前記少なくとも一つの計算機が、前記ターゲット学習データにおける前記処理の全ての製造工程が、前記基準学習データの前記処理に含まれ、かつ、前記ターゲット学習データにおける前記処理の全ての製造工程の実行順が、前記基準学習データの前記処理における実行順と一致する場合、前記ターゲット学習データを、前記基準学習データと同一のデータセットに集約できると判定するステップと、を含むことを特徴とする装置条件の探索支援方法。 - 請求項5に記載の装置条件の探索支援方法であって、
前記第4のステップは、前記少なくとも一つの計算機が、集約可能な前記学習データにおける前記処理の製造工程の構造を、前記基準学習データにおける前記処理の製造工程の構造と同一となるように、集約可能な学習データを整形するステップを含むことを特徴とする装置条件の探索支援方法。 - 請求項5に記載の装置条件の探索支援方法であって、
前記第3のステップは、前記少なくとも一つの計算機が、前記基準学習データを指定するための第3インタフェースを提示するステップを含むことを特徴とする装置条件の探索支援方法。 - 請求項5に記載の装置条件の探索支援方法であって、
前記第4のステップは、前記少なくとも一つの計算機が、集約する前記学習データを選択するための第4インタフェースを提示するステップを含むことを特徴とする装置条件の探索支援方法。
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|---|---|---|---|
| JP2021180254A JP7687935B2 (ja) | 2021-11-04 | 2021-11-04 | 計算機システム及び装置条件の探索支援方法 |
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Citations (4)
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|---|---|---|---|---|
| JP2016162257A (ja) | 2015-03-03 | 2016-09-05 | 富士ゼロックス株式会社 | 情報処理装置及び情報処理プログラム |
| JP2017107302A (ja) | 2015-12-07 | 2017-06-15 | 株式会社Ubic | データ分析システム、その制御方法、プログラム、および、記録媒体 |
| JP2019040984A (ja) | 2017-08-24 | 2019-03-14 | 株式会社日立製作所 | 探索装置及び探索方法 |
| JP2019049975A (ja) | 2017-09-07 | 2019-03-28 | 富士通株式会社 | ディープラーニング分類モデルの訓練装置及び方法 |
Family Cites Families (4)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JPH05282270A (ja) * | 1992-03-31 | 1993-10-29 | Hitachi Ltd | ニューラルネットの構成方法及び装置 |
| JP2003050871A (ja) | 2001-08-07 | 2003-02-21 | Hitachi Ltd | 試料の処理条件のシミュレーション方法及びシミュレーションシステム |
| US20220292350A1 (en) * | 2021-03-15 | 2022-09-15 | Toyota Jidosha Kabushiki Kaisha | Model updating apparatus, model updating method, and model updating program |
| US20230028059A1 (en) * | 2021-07-22 | 2023-01-26 | Cilag Gmbh International | Multi-level surgical data analysis system |
-
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-
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Patent Citations (4)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2016162257A (ja) | 2015-03-03 | 2016-09-05 | 富士ゼロックス株式会社 | 情報処理装置及び情報処理プログラム |
| JP2017107302A (ja) | 2015-12-07 | 2017-06-15 | 株式会社Ubic | データ分析システム、その制御方法、プログラム、および、記録媒体 |
| JP2019040984A (ja) | 2017-08-24 | 2019-03-14 | 株式会社日立製作所 | 探索装置及び探索方法 |
| JP2019049975A (ja) | 2017-09-07 | 2019-03-28 | 富士通株式会社 | ディープラーニング分類モデルの訓練装置及び方法 |
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