人工知能（AI）の研究成果が航空宇宙分野の世界最高峰の学会、IEEE Aerospace ConferenceにてBest Paper in Track Awardを受賞

～ 「宇宙」をキーワードに、安全・安心な社会システムづくりに貢献 ～

有人宇宙システム株式会社（本社: 東京都千代田区、代表取締役: 古藤俊一、以下「当社」）のIV＆V研究センター*1は、航空宇宙分野における世界最高峰の学会「IEEE Aerospace Conference 2022」（https://www.aeroconf.org/）にて発表した「Explainable Symptom Detection in Telemetry of ISS with Random Forest and SpecTRM」が、Best Paper in Track Awardを受賞したことをお知らせします。

当社特許技術「Reliable AI」と機械学習を組み合わせた研究結果を発表した論文が高い評価を受けました。IEEE Aerospace conferenceは、NASAの研究所をはじめとして世界屈指の研究者が発表する学会です。本研究結果は、国際宇宙ステーション日本実験きぼうの熱制御系システム異常予兆検出と要因推定を可能にし、宇宙分野のみならず、船舶・自動車等の分野における様々な人工知能システムの安全性評価に活用しております。当社はこの研究実績を活かし、「宇宙」をキーワードにAI技術を用いた最高峰の安全・安心な社会システムづくりに貢献していきます。

*1 IV＆V研究センター
国際宇宙ステーションに搭載されるソフトウエアに求められる安全性評価技術を研究する組織。人工知能システムを含む船舶・自動車等の広い分野の研究を通じ、安全上重要なシステムの設計技術の発展に寄与している。

●JAMSS、AI安全性検証サービス「Reliable AI」特許技術
機能共鳴分析（FRAM）と、FRAMの妥当性を立証するSpecTRM-RLの組み合わせにより、人工知能（AI）の安全性を立証いたします。
＜関連情報＞
https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000000012.000042485.html
https://www.jamss.co.jp/safety/ai.html

●キーワード

•  FRAM：Functional Resonance Analysis Method

　レジリエンス・エンジニアリングにおける安全分析のための手法

• SpecTRM-RL：SpecTRM Requirement Language

　自動車における国際機械安全要求ISO26262において規定された最高レベルの検証技術「フォーマルメソッド（形式手法）」に相当し、人工知能システムの安全性を論証するための最適手法

 

 

 

 

「Reliable AI」を用いた画像分類の判断根拠の検証例（画像© ImageNet project）

●受賞論文
Explainable Symptom Detection in Telemetry of ISS with Random Forest and SpecTRM

●論文入手先（2022年のProceedingに掲載される予定）
https://ieeexplore.ieee.org/xpl/conhome/1000024/all-proceedings

●本リリースに関するお問合せ先
有人宇宙システム株式会社 広報窓口
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