解釈可能なAIと多項式カオス法による車内配線網の特性解明と確率的最適化設計

使用可解释的人工智能和多项式混沌方法阐明车载布线网络的特性和随机优化设计

基本信息

批准号：
22K04066
负责人：
關根惟敏
金额：
$ 2.66万
依托单位：
Shizuoka University
依托单位国家：
日本
项目类别：
Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
财政年份：
2022
资助国家：
日本
起止时间：
2022-04-01 至 2026-03-31
项目状态：
未结题

项目摘要

本研究では，【①車内配線網の電気的特性の解釈と解明】と【②車内配線網の確率的最適化設計】について取り組んでいる．本年度は①に関して，電子機器が接続された車載ワイヤーハーネスを対象とし，アイソジオメトリック解析を3次元電磁界シミュレーションへと拡張できるようにプログラムを作成した．加えて，分類問題における解釈可能なAIの手法の一つであるGrad CAM (Gradient-weighted Class Activation Mapping)を改良して回帰モデルへ適用可能にしたGrad RAM (Gradient-weighted Regression Activation Mapping)のアルゴリズムを考案し，性能の検証を行うプログラムを作成した．検証用のプログラムでは，車載ワイヤーハーネスの断面画像を対象とし，Grad RAMが出力した活性化マップを用いた回帰モデルの解釈を試みた．結果として，入力データにおいてワイヤを個別に与えた場合は，ワイヤ周辺のみの重要度が高い活性化マップとなったのに対して，ワイヤをまとめて与えた場合は，ワイヤ間の空間も重要度が高い活性化マップとなった．また，ワイヤを個別に与えた場合の方が推論の精度が高かった．つまり，精度の高いモデルにおいて，ワイヤ間の空間の重要度が低いことが分かった．これは，電気的性能の指標としたコモンモード電流がワイヤに個別に流れる電流の総和として定義されており，ワイヤ間の情報を必要としないこととつじつまが合う．以上により，断面形状と電気的性能の相関を説明することが可能となったといえる．

这项研究重点是[1）内部接线网络的电气特性的解释和阐明]和[2）内部接线网络的概率优化设计]。今年，我们为①创建了一个程序，以将等几何分析扩展到三维电磁场模拟，以瞄准将电子设备连接到的车载线束。此外，我们为Grad RAM（梯度加权激活映射）设计了一种算法，该算法是用于分类问题的可解释的AI技术之一，并创建了一个程序来验证性能。在验证程序中，我们试图使用Grad RAM的激活图输出来解释回归模型，以瞄准车载线束线束的横截面图像。结果，当电线在输入数据中单独给出时，激活图对电线周围的区域非常重要，而当电线一起给出时，电线之间的空间也非常重要。此外，当单独给出电线时，推理的准确性较高。换句话说，发现电线之间空间的重要性在高精度模型中很低。这被定义为单独流过电线的电流的总和，这是通用模式电流作为电气性能的指标，并且与不需要电线之间的信息一致。这使得可以解释横截面形状和电性能之间的相关性。

项目成果

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专著数量（0）

科研奖励数量（0）

会议论文数量（0）

专利数量（0）

Stochastic Modeling and Analysis of Automotive Wire Harness Based on Machine Learning and Polynomial Chaos Method

DOI：
10.1109/emceurope51680.2022.9901033
发表时间：
2022-09
期刊：
2022 International Symposium on Electromagnetic Compatibility – EMC Europe
影响因子：
0
作者：
T. Sekine;S. Usuki;K. Miura
通讯作者：
T. Sekine;S. Usuki;K. Miura

Performance Judgment of Automotive Wire Harness Based on Convolutional Neural Network

基于卷积神经网络的汽车线束性能判断

DOI：
发表时间：
2022
期刊：
影响因子：
0
作者：
Tadatoshi Sekine;Hiromi Itaya;Shin Usuki;Kenjiro T. Miura
通讯作者：
Kenjiro T. Miura

機械学習を用いた車載ワイヤーハーネスの特性解明と最適化設計

利用机器学习的车载线束特性解析与优化设计

DOI：
发表时间：
2023
期刊：
月刊車載テクノロジー
影响因子：
0
作者：
Kazunori Hasegawa;Kai Takagi;關根惟敏
通讯作者：
關根惟敏

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通讯作者：
關根惟敏

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Hideaki Muraoka;Yuta Inoue;Tadatoshi Sekine;and Hideki Asai;Tadatoshi Sekine;Tadatoshi Sekine;Tadatoshi Sekine;Tadatoshi Sekine;Tadatoshi Sekine;Tadatoshi Sekine;Tadatoshi Sekine;Tadatoshi Sekine;關根惟敏
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關根惟敏

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2014
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通讯作者：
關根惟敏

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非均匀网格平面结构快速仿真局部隐式蛙跳方案的优化实现

DOI：
发表时间：
2013
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作者：
Hideaki Muraoka;Yuta Inoue;Tadatoshi Sekine;and Hideki Asai;Tadatoshi Sekine;Tadatoshi Sekine;Tadatoshi Sekine;Tadatoshi Sekine;Tadatoshi Sekine;Tadatoshi Sekine;Tadatoshi Sekine;Tadatoshi Sekine;關根惟敏;關根惟敏;關根惟敏;關根惟敏
通讯作者：
關根惟敏

Efficient Modeling and Analysis of Multilayered Power Distribution Network by Using Conformal Mesh and Block-Tyne Leanfrog Scheme

使用共形网格和 Block-Tyne Leanfrog 方案对多层配电网络进行高效建模和分析

DOI：
发表时间：
2013
期刊：
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0
作者：
Hideaki Muraoka;Yuta Inoue;Tadatoshi Sekine;and Hideki Asai;Tadatoshi Sekine;Tadatoshi Sekine;Tadatoshi Sekine;Tadatoshi Sekine;Tadatoshi Sekine;Tadatoshi Sekine;Tadatoshi Sekine;Tadatoshi Sekine;關根惟敏;關根惟敏;關根惟敏
通讯作者：
關根惟敏