테크노트 AI 가이드라인으로 추진할 수 있는 플랜트 운전·보수·시큐리티 AI 활용

플랜트에 대한 AI 도입 문제와 리스크 분석 대규모 플랜트에 AI를 도입하는 것은 일반 사회에 AI를 실장하는 것과는 조금 다른 의미에서 제기되는 문제가 있다. 충분히 검증되지 않은 AI로 인해 오작동을 일으킨 경우에 사고로 이어지면 설비뿐만 아니라 인적 피해도 발생할 수 있다. 특히 AI의 블랙박스성 때문에 AI의 성능이나 품질, 신뢰성을 어떻게 규정하고 평가할지 쉽지는 않다. 애초에 AI 학습 자체가 귀납적이고 도출된 규칙은 말로 설명할 수 없기 때문에 확신 있는 결과를 얻기가 매우 어렵다. AI 자체에 설명성을 부여하기 위해서는 예측 결과에 대한 공헌도를 제시시키는 그레이박스화나 또는 판단 이유를 명확하게 하는 화이트박스화와 같이 알고리즘 진화의 시도도 기대되지만, 실장까지는 과제가 있는 것이 실정이라고 생각된다. 한편으로 우리 엔지니어에게는 이미 알려진 공학에 심층학습 AI를 조합함으로써 과제 해결을 용이하게 하는 솔루션이 존재한다. 공학적 룰이나 시뮬레이션, 현장 노하우, 제어 시스템, 해명되어 있는 파괴 모드(보안 분야) 등과 AI를 조합하는 것이다. 내용이 분명한 공학적 계산을 중심으로 AI로 보완해 확장함으로써 시스템 전체로서 결과 해석이 용이

• 야스이 타케히토, 치요다화공건설주식회사 AI 엔지니어링부
• 2023-08-06 13:37