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J-GLOBAL ID:202202246787459790   整理番号:22A0947563

GRU-AE,LightGBMおよびSHAPの説明可能な人工知能を用いた原子力発電所のための信頼できる知的診断支援【JST・京大機械翻訳】

A reliable intelligent diagnostic assistant for nuclear power plants using explainable artificial intelligence of GRU-AE, LightGBM and SHAP
著者 (5件):
資料名:
巻: 54  号:ページ: 1271-1287  発行年: 2022年 
JST資料番号: A0688B  ISSN: 1738-5733  CODEN: WJHKAW  資料種別: 逐次刊行物 (A)
記事区分: 原著論文  発行国: オランダ (NLD)  言語: 英語 (EN)
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原子力発電所において異常運転条件が発生するとき,オペレータは発生原因を同定し,必要な緩和対策を実行する必要がある。従って,オペレータは,診断タスクを遂行し,緩和行動を迅速に実行するために,多くの変数の傾向から200以上の異常シナリオの症状要求を迅速かつ正確に分析しなければならない。しかし,ヒューマンエラーの確率は,オペレータによって実行される診断タスクの特性によって増加する。人工知能(AI)に基づく診断タスクに関する研究は,最近,ヒューマンエラーの尤度を減らすために行われた。しかし,AIのブラックボックス特性による信頼性問題を指摘した。したがって,オペレータのAI診断証拠を提供できる,eXplainable人工知能(XAI)の応用を考察した。結論として,AIの信頼度問題を解決するためのXAIはAIベースの診断アルゴリズムに含まれる。オペレータサポートシステムの形式で,合併診断アルゴリズムに基づく信頼できる知的診断支援を開発し,オペレータを効率的に情報化するインタフェイスを含む。Copyright 2022 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】
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分類 (1件):
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人工知能 

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