Xガス（製造品質の指標となるガス）の値をAIモデルを用いて推定
NTTコミュニケーションズと三井化学は9月15日、化学プラントにおいてディープラーニングを用いた品質予測を行なうことに成功したと発表した。
化学プラントでは従来、特定プロセスデータに対するしきい値を用いた自動検知や、経験を積んだ従業員による評価などによって品質異常検知を行なっていた。近年になって異常検知の精度向上や運転効率向上のため、反応炉内部の温度データなどを監視、ディープラーニングで分析・予測するモデル開発した。
AIによるXガス分析計の値の推定結果
プラントに投入する全原料の温度や圧力、流量や反応炉の各種設定値など51種類のプロセスデータと、品質（Xガス濃度）との関係を学習させたところ、プロセスデータ収集時から20分後のXガス濃度を平均誤差3%FS（フルスケール）以内で推定できたという。
国内化学製品の高付加価値化にともなう多銘柄生産体制の確立や、安全・安定運転など、次世代の化学製品生産技術の活用に役立てるとしている。
