JP7577657B2 - 最適化支援装置、方法およびプログラム - Google Patents

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Description

本開示は、生成物の生産プロセスにおける各種パラメータの最適化を支援する最適化支援装置、方法およびプログラムに関する。
生成物を生産するプロセスにおいて、例えばニューラルネットワークを用いた各種演算を利用して、プロセスの運転条件等を特定するプロセス条件パラメータと、生成物の品質のパラメータとを関連付けて、プロセス条件パラメータから品質パラメータを順問題として予測したり、品質パラメータからプロセス条件パラメータの最適解を逆問題で予測したりする手法が提案されている。
例えば、特許文献１には、製品の生産プロセスを分割して複数の予測モデルを定義し、製品の生産計画を最適化するために、原料から製品を生産する流れとは逆の順序で、生産計画の最適解を導出する手法が提案されている。特許文献１に記載の手法は、プロセス条件パラメータと品質パラメータとの相関を学習することにより、生成物の品質パラメータから、プロセス条件パラメータを逆問題で予測する手法に相当する。また。特許文献２には、生産プロセスを、操作変数、状態変数および品質変数によってモデル化し、生成物の品質を改善するために、最適な操作変数を導出する手法が提案されている。特許文献２に記載の手法は、プロセス条件のパラメータから品質パラメータを順問題として予測する手法に相当する。
特開２００３－３４５４１６号公報 特開２００６－３２３５２３号公報
ところで、生成物を生産するプロセスにおいては、プロセスの運転条件等を特定するプロセス条件パラメータはかなりの数となる。このような多くの条件パラメータを予測モデルに入力して生成物の品質パラメータを予測する場合、正確な予測ができなくなる可能性がある。とくに、予測モデルがニューラルネットワークの場合、プロセス条件パラメータの数が多いとニューラルネットワークが過学習されてしまう。このようにニューラルネットワークが過学習されてしまうと、教師データ以外のプロセス条件パラメータが入力された場合、正確な品質パラメータを予測できなくなってしまう。また、予測モデルに代えて、関数またはテーブルを用いて、プロセス条件パラメータから品質パラメータを取得することも考えられる。しかしながら、このような場合であっても、プロセス条件パラメータの数が多いと、関数またはテーブルの構成が複雑となるため、適切な関数またはテーブルを作成することが困難となり、その結果、正確な予測ができなくなる可能性がある。
本発明は上記事情に鑑みなされたものであり、生成物の生産プロセスにおける各種条件等を精度よく予測できるようにすることを目的とする。
本開示による第１の最適化支援装置は、生成物を生産するためのプロセスの運転条件を表す運転条件パラメータを、プロセスの状態を表す状態パラメータに変換する第１変換部と、
状態パラメータを生成物の品質を表す品質パラメータに変換する第２変換部とを備える。
なお、本開示による第１の最適化支援装置においては、第１変換部は、運転条件パラメータの入力により状態パラメータを出力する学習がなされた第１学習モデルを有し、
第２変換部は、状態パラメータの入力により品質パラメータを出力する学習がなされた第２学習モデルを有するものであってもよい。
また、本開示による第１の最適化支援装置においては、品質パラメータを状態パラメータに変換する第３変換部と、
状態パラメータを運転条件パラメータに変換する第４変換部とをさらに備えるものであってもよい。
また、本開示による第１の最適化支援装置においては、第３変換部は、第２学習モデルの制御パラメータに基づいて、品質パラメータを状態パラメータに変換し、
第４変換部は、第１学習モデルの制御パラメータに基づいて、状態パラメータを運転条件パラメータに変換するものであってもよい。
本開示による第２の最適化支援装置は、生成物を生産するためのプロセスにおいて生成される生成物の品質を表す品質パラメータを、プロセスの状態を表す状態パラメータに変換する第３変換部と、
状態パラメータを、プロセスの運転条件を表す運転条件パラメータに変換する第４変換部とを備える。
なお、本開示による第２の最適化支援装置においては、第３変換部は、状態パラメータの入力により品質パラメータを出力する学習がなされた学習モデルの制御パラメータに基づいて、品質パラメータを状態パラメータに変換するものであってもよい。
この場合、状態パラメータの入力により品質パラメータを出力する学習がなされた学習モデルを有し、状態パラメータを生成物の品質を表す品質パラメータに変換する第２変換部をさらに備えるものであってもよい。
また、本開示による第２の最適化支援装置においては、第４変換部は、運転条件パラメータの入力により状態パラメータを出力する学習がなされた学習モデルの制御パラメータに基づいて、状態パラメータを運転条件パラメータに変換するものであってもよい。
この場合、運転条件パラメータの入力により状態パラメータを出力する学習がなされた学習モデルを有し、運転条件パラメータを状態パラメータに変換する第１変換部をさらに備えるものであってもよい。
また、本開示による第１および第２の最適化支援装置においては、プロセスは、フロー合成プロセスであってもよく、細胞培養プロセスであってもよく、真空成膜プロセスであってもよく、塗布プロセスであってもよい。
本開示による第１の最適化支援方法は、生成物を生産するためのプロセスの運転条件を表す運転条件パラメータを、プロセスの状態を表す状態パラメータに変換し、
状態パラメータを生成物の品質を表す品質パラメータに変換する。
本開示による第２の最適化支援方法は、生成物を生産するためのプロセスにおいて生成される生成物の品質を表す品質パラメータを、プロセスの状態を表す状態パラメータに変換し、
状態パラメータを、プロセスの運転条件を表す運転条件パラメータに変換する。
なお、本開示による第１および第２の最適化支援方法を、コンピュータに実行させるプログラムとして提供してもよい。
本開示による第３の最適化支援装置は、コンピュータに実行させるための命令を記憶するメモリと、
記憶された命令を実行するよう構成されたプロセッサとを備え、プロセッサは、
生成物を生産するためのプロセスの運転条件を表す運転条件パラメータを、プロセスの状態を表す状態パラメータに変換し、
状態パラメータを生成物の品質を表す品質パラメータに変換する処理を実行する。
本開示による第４の最適化支援装置は、コンピュータに実行させるための命令を記憶するメモリと、
記憶された命令を実行するよう構成されたプロセッサとを備え、プロセッサは、
生成物を生産するためのプロセスにおいて生成される生成物の品質を表す品質パラメータを、プロセスの状態を表す状態パラメータに変換し、
状態パラメータを、プロセスの運転条件を表す運転条件パラメータに変換する処理を実行する。
本開示によれば、生成物の生産プロセスにおける各種条件を精度よく予測できる。
本実施形態による最適化支援装置を適用した生産設備の構成を示す概略ブロック図 フロー反応装置を含む生産設備の構成を示す概略ブロック図 本実施形態による最適化支援装置の構成を示す概略ブロック図 ニューラルネットワークの層構造の概念図 ニューラルネットワークの層構造の概念図 教師データのデータセットの説明図 本実施形態において行われる処理の概念図 本実施形態において第１変換部の第１学習モデルおよび第２変換部の第２学習モデルの生成時に行われる処理を示すフローチャート 目標品質パラメータから運転条件パラメータを導出する際の処理を示すフローチャート 他の実施形態による最適化支援装置の構成を示す概略ブロック図 さらに他の実施形態による最適化支援装置の構成を示す概略ブロック図
以下、図面を参照して本開示の実施形態について説明する。図１は本開示の実施形態による最適化支援装置を適用した生産設備の構成を示す概略ブロック図である。図１に示すように、本実施形態による生産設備１は、生産装置２および本実施形態による最適化支援装置３を備える。
本実施形態においては、生産装置２としてフロー反応装置を含むものとする。フロー反応装置は、原料を流しながら連続的に反応させるフロー反応処理を行うことにより、生成物を得るための装置である。図２はフロー反応装置を含む生産設備１の構成を示す概略ブロック図である。図２に示すように、生産装置２は、フロー反応装置１１およびコントローラ１２を備える。フロー反応装置１１は、第１供給部２１、第２供給部２２、反応セクション２３および回収セクション２６を備える。フロー反応装置１１の各部の動作は、コントローラ１２により制御される。コントローラ１２は最適化支援装置３と接続されている。
フロー反応装置１１において、第１供給部２１および第２供給部２２はそれぞれ反応セクション２３の上流側端部に配管で接続されており、回収セクション２６は反応セクション２３の下流側端部に配管で接続されている。
フロー反応装置１１で行うフロー反応は、例えばモノマーである化合物を合成する合成反応、モノマー同士を反応させることにより重合体を生成させる重合反応の他、例えばアニオン重合反応等の開始反応および停止反応等の素反応であってもよい。したがって、フロー反応の対象となる反応物は、例えば停止反応の対象となる生長（成長）段階の化合物であってもよい。本実施形態では、ポリスチリルリチウムの生長（成長）をメタノールで停止させる停止反応をフロー反応で行っている。
第１供給部２１は、フロー反応の第１原料を反応セクション２３へ供給するためのものである。本実施形態の第１原料は、例えばポリスチリルリチウムを溶媒に溶解した第１液であり、ポリスチリルリチウムはフロー反応処理の反応物の一例である。第１供給部２１は、不図示のポンプを備えており、ポンプの回転数を調節することにより、反応セクション２３への第１原料の流量が調節される。
第２供給部２２は、フロー反応の第２原料を、反応セクション２３へ供給するためのものである。本実施形態の第２原料はメタノールと水との混合物、すなわちメタノール水溶液であり、メタノールを停止反応の停止剤として用いている。第２供給部２２も第１供給部２１と同様に、不図示のポンプを備えており、ポンプの回転数を調節することにより、反応セクション２３への第２原料の流量が調節される。
反応セクション２３は、フロー反応としての停止反応を行うためのものであり、合流部３１、反応部３２、温調部３３、照射部３４および第１検出部３５を備える。合流部３１はＴ字に分岐した管、すなわちＴ字管である。なお、Ｔ字管に代えて十字管を用いてもよい。合流部３１の第１管部３１ａは第１供給部２１に、第２管部３１ｂは第２供給部２２に、第３管部３１ｃは反応部３２に、それぞれ接続されている。これにより、反応セクション２３に案内された第１原料と第２原料とが合流し、混合した状態で反応部３２へ送られる。反応部３２は予め定められた反応路長および反応路径を有する。反応路長および反応路径は、反応部３２を構成する管状部材を変更することにより変更可能である。
反応部３２は内部が第１原料と第２原料との混合物（以下、混合原料と称する）の流路とされ、管内の中空部を反応の場として画定している。混合原料は、反応部３２を通過しながらアニオン重合の停止反応が進められ、ポリスチレンが生成される。
温調部３３は、例えばヒータ等からなり、フロー反応の温度（以下、反応温度と称する）を調節するためのものである。温調部３３は、合流部３１および反応部３２を介して、これらの中を流れる混合原料の温度（反応温度）を調節する。
照射部３４は、例えば紫外線等の光を出射する光源を有し、フロー反応として光反応を行う際に、反応部３２に紫外線等の光を照射するためのものである。
第１検出部３５は、反応セクション２３における混合原料の状態を検出して、最適化支援装置３に出力する。混合原料の状態を表すパラメータ（以下、状態パラメータとする）とは、入力された運転条件パラメータにより混合原料を反応させた場合に得られる混合原料の物性および反応セクションにおける環境を表すパラメータである。状態パラメータとしては、例えば、混合原料の反応温度、色、ｐＨ、溶存酸素量、反応セクション２３の圧力および生産物の物理特性を表わすスペクトルの形（赤外吸収スペクトル、ラマン分光波形および核磁気共鳴波形）等のうちの少なくとも１つが挙げられる。このために、第１検出部３５は、いずれも不図示の温度センサ、撮像部、ｐＨセンサ、溶存酸素量センサ、および分光計等を備える。
回収セクション２６は、フロー反応の生成物であるポリスチレンを回収するためのものである。回収セクション２６は、反応セクションから案内されたポリスチレン溶液からポリスチレンを析出し、析出したポリスチレンを混合液から採取し、採取されたポリスチレンを乾燥することにより、ポリスチレンを取得する。
また、回収セクション２６は第２検出部３６を備える。第２検出部３６は、フロー反応の処理結果である生成物の品質を検出して、最適化支援装置３に出力する。生成物の品質を表すパラメータ（以下、品質パラメータとする）とは、反応の結果得られる生成物が適切な品質を有するか否かの判断の尺度となるパラメータである。具体的には、品質パラメータとしては、生成物濃度および不純物濃度等の少なくとも一方が挙げられるが、これ以外にも、生成物の純度、分子量、分子量分散度、および収率等のうちの少なくとも１つを用いてもよい。また、回収セクション２６において生成物が例えば溶媒に溶けている溶液状態で得られる場合には、溶液における生成物の濃度（モル濃度等）も品質パラメータとして検出してもよい。
なお、反応セクションおよび回収セクションは、上記の例に限られず、フロー反応の種類および生成物の種類等の少なくとも１つに応じて適宜変更される。例えば、回収セクション２６に代えて容器を設け、この容器に、反応セクション２３から案内されてきたポリスチレン溶液を一旦貯留してもよい。この場合には、貯留したポリスチレン溶液を、回収セクション２６に案内し、ポリスチレンを析出、採取、および乾燥させることにより得るとよい。
コントローラ１２は、フロー反応装置１１を統括的に制御する。コントローラ１２は、第１供給部２１および第２供給部２２の各ポンプ、温調部３３、照射部３４、第１検出部３５、並びに第２検出部３６と接続されている。コントローラ１２は、第１供給部２１および第２供給部２２の各ポンプの回転数を調節することによって第１原料および第２原料のそれぞれの流量を調節する。また、コントローラ１２は、温調部３３の調節により、混合原料の温度を制御する。また、コントローラ１２は、照射部３４に指示を行うことにより、反応セクション２３への紫外線等の光を照射を制御する。また、コントローラ１２は、第１検出部３５および第２検出部３６に指示を行うことにより、状態パラメータおよび品質パラメータを検出する。
また、コントローラ１２は、フロー反応装置１１の運転条件も設定する。運転条件を表すパラメータ（以下、運転条件パラメータとする）は、フロー反応処理の処理条件である反応条件を設定するためのものであり、適切な品質の生成物を生産すべく、フロー反応装置１１の各部を駆動するためのパラメータである。運転条件パラメータとしては、例えば、第１原料の流量、第２原料の流量、反応時間、反応温度、混合比、ＵＶ照度、流路深さ、および試薬を用いる場合の試薬当量等のうちの少なくとも１つが挙げられる。コントローラ１２は、不図示の操作部を有し、操作部からの操作信号の入力によって運転条件パラメータを設定し、これによりフロー反応装置１１を設定された運転条件に制御する。例えば、操作部のマウスでのクリックあるいは選択、および／またはキーボードでの文字の入力等により運転条件パラメータが設定される。
また、コントローラ１２は最適化支援装置３と接続されており、上記の操作部からの操作信号に加えて、またはこれに代えて、最適化支援装置３が出力した目標運転条件に運転条件を設定し、これによりフロー反応装置１１を予め定められた運転条件に制御する。
最適化支援装置３は、フロー反応装置１１によって行うフロー反応処理について、目標とする運転条件パラメータを精度よく決定するための支援を行う。最適化支援装置３は、例えば１台のコンピュータに、本実施形態の最適化支援プログラムがインストールされてなる。最適化支援プログラムは、ネットワークに接続されたサーバコンピュータの記憶装置、もしくはネットワークストレージに、外部からアクセス可能な状態で記憶され、操作者の要求に応じてコンピュータにダウンロードされ、インストールされる。または、ＤＶＤ（Digital Versatile Disc）あるいはＣＤ－ＲＯＭ（Compact Disc Read Only Memory）等の記録媒体に記録されて配布され、その記録媒体からコンピュータにインストールされる。
図３は、コンピュータに最適化支援プログラムをインストールすることにより実現される最適化支援装置の構成を示す概略ブロック図である。図２に示すように、最適化支援装置３は、標準的なコンピュータの構成として、ＣＰＵ（Central Processing Unit）４１、メモリ４２およびストレージ４３を備えている。また、最適化支援装置３には、液晶ディスプレイ等の表示部４４、並びにキーボードおよびマウス等の入力部４５が接続されている。
ストレージ４３はハードディスクドライブ等からなり、最適化支援の処理に必要な情報を含む各種情報が記憶されている。
また、メモリ４２には、最適化支援プログラムが記憶されている。最適化支援プログラムは、ＣＰＵ４１に実行させる処理として、生成物を生産するためのプロセスの運転条件を表す運転条件パラメータを、プロセスの状態を表す状態パラメータに変換する第１変換処理、状態パラメータを生成物の品質を表す品質パラメータに変換する第２変換処理、品質パラメータを状態パラメータに変換する第３変換処理、状態パラメータを運転条件パラメータに変換する第４変換処理、および後述するニューラルネットワークを学習するための学習処理を規定する。
そして、ＣＰＵ４１がプログラムに従いこれらの処理を実行することで、コンピュータは、第１変換部５１、第２変換部５２、第３変換部５３、第４変換部５４および学習部５５として機能する。
第１変換部５１は、生成物を生産するためのプロセス（本実施形態においてはフロー反応）の運転条件を表す運転条件パラメータを、プロセスの状態を表す状態パラメータに変換することにより、状態パラメータを導出する。このために、第１変換部５１は、運転条件パラメータの入力により状態パラメータを出力する学習がなされた第１学習モデルＭ１を有する。第１学習モデルＭ１は、学習部５５が後述するようにニューラルネットワーク等を学習することにより構築される。
第２変換部５２は、状態パラメータを生成物（本実施形態においてはポリスチレン）の品質を表す品質パラメータに変換することにより、品質パラメータを導出する。このために、第２変換部５２は、状態パラメータの入力により品質パラメータを出力する学習がなされた第２学習モデルＭ２を有する。第２学習モデルＭ２は、学習部５５が後述するようにニューラルネットワーク等を学習することにより構築される。
第３変換部５３は、生成物の品質を表す品質パラメータを、プロセスの状態を表す状態パラメータに変換することにより、状態パラメータを導出する。本実施形態においては、第３変換部５３は、第２変換部５２における第２学習モデルＭ２の制御パラメータに基づいて、品質パラメータを状態パラメータに変換する。
第４変換部５４は、プロセスの状態を表す状態パラメータを、プロセスの運転条件を表す運転条件パラメータに変換することにより、運転条件パラメータを導出する。本実施形態においては、第４変換部５４は、第１変換部５１における第１学習モデルＭ１の制御パラメータに基づいて、状態パラメータを運転条件パラメータに変換する。
ここで、第１学習モデルＭ１に使用されるモデルは、運転条件パラメータの入力により状態パラメータを予測する予測モデルである。第２学習モデルＭ２に使用されるモデルも、状態パラメータの入力により品質パラメータを予測する予測モデルである。予測モデルとしては、機械学習モデルが利用できる。機械学習モデルとしては、線形回帰、ガウス過程回帰、サポートベクター回帰、決定木、アンサンブル法、バギング法、ブースティング法および勾配ブースティング法等が挙げられる。また、機械学習モデルの一例として、ニューラルネットワークモデルが挙げられる。ニューラルネットワークモデルとしては、単純パーセプトロン、多層パーセプトロン、ディープニューラルネットワーク、畳み込みニューラルネットワーク、ディープビリーフネットワーク、リカレントニューラルネットワーク、および確率的ニューラルネットワーク等が挙げられる。
また、機械学習モデルのアンサンブル法としてランダムフォレストが挙げられる。ランダムフォレストは、ランダムにサンプリングされたトレーニングデータとランダムに選択された説明変数を用いることにより、相関の低い決定木群を複数作成し、それらの予測結果を統合および平均させることで、予測精度の向上を図った学習モデルである。なお、ランダムフォレストのモデルの制御パラメータとしては、説明変数の数および決定木の分岐数が挙げられる。
また、ニューラルネットワークモデルは、ディープニューラルネットワークが挙げられる。ディープニューラルネットワークは、ニューラルネットワーク以外の機械学習モデルと比べるとモデルの制御パラメータ数が多く、柔軟な組み合わせも可能であるため、多様なデータ構成に対して高い性能を発揮することができる。ディープニューラルネットワークの制御パラメータとしては、ネットワークのレイヤー数、ノード数、活性化関数の種類、ドロップアウトの割合、ミニバッチサイズ、エポック数および学習率等が挙げられる。これらのモデルは実行フレームワークが複数存在し、その中から適宜選択することができる。例えば、実行フレームワークとしては、Tensorflow、CNTK、Theano、Caffe、mxnet、Keras、PyTorch、Chainer、Scikit-learn、Caret、およびMatlab（登録商標）等から選択することができる。なお、本実施形態においては、予測モデルとしてニューラルネットワークを用いるものとする。
学習部５５は、予測モデルとしてのニューラルネットワークの学習を行って、第１学習モデルＭ１および第２学習モデルＭ２を構築する。まず、第１変換部５１の第１学習モデルＭ１について説明する。学習部５５は、運転条件パラメータを説明変数とし、状態パラメータを目的変数としてニューラルネットワークの学習を行って、運転条件パラメータと状態パラメータとの関連性を表す関数を導出することにより、第１学習モデルＭ１を構築する。本実施形態においては、学習部５５により、運転条件パラメータと状態パラメータとの関連性を表す、以下の関数（１Ａ）、（１Ｂ）および（１Ｃ）が生成される。
y1=wu1y1/[1+exp{-(wx1u1×x1+wx2u1×x2+…+wx5u1×x5)}]
+wu2y1/[1+exp{-(wx1u2×x1+wx2u2×x2+…+wx5u2×x5)}]
+wu3y1/[1+exp{-(wx1u3×x1+wx2u3×x2+…+wx5u3×x5)}] …（１Ａ）
y2=wu1y2/[1+exp{-(wx1u1×x1+wx2u1×x2+…+wx5u1×x5)}]
+wu2y2/[1+exp{-(wx1u2×x1+wx2u2×x2+…+wx5u2×x5)}]
+wu3y2/[1+exp{-(wx1u3×x1+wx2u3×x2+…+wx5u3×x5)}] …（１Ｂ）
y3=wu1y3/[1+exp{-(wx1u1×x1+wx2u1×x2+…+wx5u1×x5)}]
+wu2y3/[1+exp{-(wx1u2×x1+wx2u2×x2+…+wx5u2×x5)}]
+wu3y3/[1+exp{-(wx1u3×x1+wx2u3×x2+…+wx5u3×x5)}] …（１Ｃ）
上記関数（１Ａ）～（１Ｃ）において、ｘｉ（ｉは自然数）は運転条件パラメータの値であり、ｉの最大値は運転条件パラメータの個数である。本実施形態において、運転条件パラメータとして、例えば第１原料の流量、第２原料の流量、反応時間、反応温度および混合比の５つのパラメータを使用するとした場合、ｉ＝５である。ｙｍ（ｍは自然数）は状態パラメータの値であり、ｍの最大値は状態パラメータの個数である。本実施形態において、状態パラメータとして、例えば混合原料の色、圧力およびｐＨを使用するとした場合、ｍ＝３である。ｕｌ（ｌは自然数）は後述するニューラルネットワークにおける隠れ層Ｌ２のノードであり、ｌの最大値はノードの個数である。本実施形態ではｌ＝３である。ｗxiul、ｗulymはニューラルネットワークの結合重みを表す重み係数である。具体的には、ｗxiulはｘｉとｕｌとの間の重み係数であり、ｗulymはｕｌとｙｍとの間の重み係数である。
図４は本実施形態における第１学習モデルＭ１を構築するためのニューラルネットワークの層構造を説明するための図である。図４に示すように、ニューラルネットワーク６０は、入力層Ｌ１、隠れ層Ｌ２および出力層Ｌ３の３層構造を有する。入力層Ｌ１は、説明変数である運転条件パラメータの値ｘ１～ｘ５で構成される。隠れ層Ｌ２は、３つのノードｕ１～ｕ３で構成され、本実施形態では１層となっている。ノードｕ１～ｕ３のそれぞれは、ｘ１～ｘ５をｘ１～ｘ５の各々に対応する重み係数ｗxiulで重み付けした値の総和である。出力層Ｌ３は目的変数である状態パラメータの値ｙ１～ｙ３で構成される。状態パラメータの値ｙ１～ｙ３のそれぞれは、ノードｕ１～ｕ３を用いて、ノードｕ１～ｕ３の各々に対応する重み係数ｗulymで重み付けし、求めた値である。図４における黒丸「●」は、重み係数ｗxiul，ｗulymを示している。重み係数ｗxiul，ｗulymは、教師データを用いたニューラルネットワーク６０の学習により導出される。なお、ニューラルネットワーク６０の層構造は、図４に示すものに限定されない。
次に、第２変換部５２の第２学習モデルＭ２について説明する。学習部５５は、状態パラメータを説明変数とし、品質パラメータを目的変数としてニューラルネットワークの学習を行って、状態パラメータと品質パラメータとの関連性を表す関数を導出することにより、第２学習モデルＭ２を構築する。本実施形態においては、学習部５５により、運転条件パラメータと状態パラメータとの関連性を表す以下の関数（２Ａ）および（２Ｂ）が生成される。
z1=wu1z1/[1+exp{-(wy1u11×y1+wy2u11×y2+wy3u11×y3)}]
+wu2z1/[1+exp{-(wy1u12×y1+wy2u12×y2+wy3u12×y3)}]
+wu3z1/[1+exp{-(wy1u13×y1+wy2u13×y2+wy3u13×y3)}] …（２Ａ）
z2=wu1z2/[1+exp{-(wy1u11×y1+wy2u11×y2+wy3u11×y3)}]
+wu2z2/[1+exp{-(wy1u12×y1+wy2u12×y2+wy3u12×y3)}]
+wu3z2/[1+exp{-(wy1u13×y1+wy2u13×y2+wy3u13×y3)}] …（２Ｂ）
上記関数（２Ａ）および（２Ｂ）において、ｙｍ（ｍは自然数）は状態パラメータの値である。本実施形態において、状態パラメータとして、上述したように例えば混合原料の反応温度、色およびｐＨを使用するとした場合、ｍ＝３である。ｚｋ（ｋは自然数）は品質パラメータの値であり、ｋの最大値は品質パラメータの個数である。本実施形態において、品質パラメータとして、例えば生成物濃度および不純物濃度とした場合、ｋ＝２である。ｕ１ｌ（ｌは自然数）は後述するニューラルネットワークにおける隠れ層Ｌ１２のノードであり、１ｌの最大値はノードの個数である。本実施形態では１ｌ＝３である。ｗymu1l、ｗu1lzkはニューラルネットワークの結合重みを表す重み係数である。具体的には、ｗymu1lはｙｍとｕ１ｌとの間の重み係数であり、ｗu1lzkはｕ１ｌとｚｋとの間の重み係数である。
図５は本実施形態における第２学習モデルＭ２を構築するためのニューラルネットワークの層構造を説明するための図である。図５に示すように、ニューラルネットワーク７０は、入力層Ｌ１１、隠れ層Ｌ１２および出力層Ｌ１３の３層構造を有する。入力層Ｌ１１は、説明変数である状態パラメータの値ｙ１～ｙ３で構成される。隠れ層Ｌ１２は、３つのノードｕ１１～ｕ１３で構成され、本実施形態では１層となっている。ノードｕ１１～ｕ１３のそれぞれは、ｙ１～ｙ３をｙ１～ｙ３の各々に対応する重み係数ｗymu1lで重み付けした値の総和である。出力層Ｌ１３は目的変数である品質パラメータの値ｚ１，ｚ２で構成される。品質パラメータの値ｚ１，ｚ２のそれぞれは、ノードｕ１～ｕ３を用いて、ノードｕ１～ｕ３の各々に対応する重み係数ｗu1lzkで重み付けし、求めた値である。図５における黒丸「●」は、重み係数ｗymu1l，ｗu1lzkを示している。重み係数ｗymu1l，ｗu1lzkymは、教師データを用いたニューラルネットワーク７０の学習により導出される。なお、ニューラルネットワーク７０の層構造は、図５に示すものに限定されない。
学習部５５は、予め生成された複数の教師データを用いて、ニューラルネットワーク６０，７０を学習して第１学習モデルＭ１および第２学習モデルＭ２を構築する。ここで、教師データは、好ましい品質の生成物が得られた際の運転条件パラメータ、状態パラメータおよび品質パラメータを含む。教師データは複数用意されてストレージ４３に記憶される。図６は教師データの例を示す図である。図６に示すように、教師データは運転条件パラメータ、状態パラメータおよび品質パラメータを含む。また、運転条件パラメータは、第１原料の流量、第２原料の流量、反応時間、反応温度および混合比の５つのパラメータを含む。状態パラメータは、混合原料の色、圧力およびｐＨの３つのパラメータを含む。また、品質パラメータは、生成物濃度および不純物濃度の２つのパラメータを含む。
学習の際には、学習部５５がストレージ４３に記憶された教師データを用いて、例えば誤差逆伝搬法に従って、ニューラルネットワーク６０，７０を学習させる。具体的には、ニューラルネットワーク６０に対しては、学習部５５は、教師データセットのうちの１つに含まれる運転条件パラメータをニューラルネットワーク６０に入力し、ニューラルネットワーク６０から状態パラメータを出力させる。そして、学習部５５は、ニューラルネットワーク６０に出力させた状態パラメータと、教師データに含まれる状態パラメータとの差が最小となるように重み係数ｗxiul，ｗulymを導出することにより、ニューラルネットワーク６０を学習させる。
また、ニューラルネットワーク７０に対しては、学習部５５は、教師データセットのうちの１つに含まれる状態パラメータをニューラルネットワーク７０に入力し、ニューラルネットワーク７０から品質パラメータを出力させる。そして、学習部５５は、ニューラルネットワーク７０に出力させた品質パラメータと、教師データに含まれる品質パラメータとの差が最小となるように重み係数ｗymu1l，ｗu1lzkを導出することにより、ニューラルネットワーク７０を学習させる。
学習が完了して第１学習モデルＭ１および第２学習モデルＭ２が構築されると、学習部５５は、第１学習モデルＭ１および第２学習モデルＭ２により表される関数をストレージ４３に記憶する。
本実施形態においては、第３変換部５３および第４変換部５４により、目標とする未知の品質パラメータ（以下、目標品質パラメータとする）から、その目標品質パラメータを得るための運転条件パラメータを導出する。このために、第３変換部５３は、第２変換部５２が有する第２学習モデルＭ２の制御パラメータに基づいて、目標品質パラメータを状態パラメータに変換する。目標品質パラメータを変換することにより得られる状態パラメータを目標状態パラメータと称する。制御パラメータは、第２学習モデルＭ２に基づいて得られる関数における重み係数ｗymu1l，ｗu1lzkである。本実施形態においては、第３変換部５３は、目標状態パラメータの生成のために、以下の関数Ｇ２１，Ｇ２１を導出する。
G21=zt1-[wu1z1/[1+exp{-(wy1u11×y1+wy2u11×y2+wy3u11×y3)}] +wu2z1/[1+exp{-(wy1u12×y1+wy2u12×y2+wy3u12×y3)}]
+wu3z1/[1+exp{-(wy1u13×y1+wy2u13×y2+wy3u13×y3)}]] …（３Ａ）
G22=zt2-[wu1z2/[1+exp{-(wy1u11×y1+wy2u11×y2+wy3u11×y3)}] +wu2z2/[1+exp{-(wy1u12×y1+wy2u12×y2+wy3u12×y3)}]
+wu3z2/[1+exp{-(wy1u13×y1+wy2u13×y2+wy3u13×y3)}]] …（３Ｂ）
関数Ｇ２１，Ｇ２２において、ｚｔ１，ｚｔ２はそれぞれ目標品質パラメータである。第３変換部５３は、関数Ｇ２１，Ｇ２２の絶対値を最小にするための状態パラメータｙｍを目標状態パラメータｙｔｍとして導出する。具体的には、目標品質パラメータｚｔ１，ｚｔ２を説明変数とし、目標状態パラメータｙｔｍを目的変数として、重回帰分析および主成分分析等の多変量解析、または遺伝的アルゴリズム、多目的粒子群最適化およびベイズ最適化等の多目的最適化を行うことにより、目標状態パラメータｙｔｍを導出する。
第４変換部５４は、第１変換部５１が有する第１学習モデルＭ１の制御パラメータに基づいて、目標状態パラメータを運転条件パラメータに変換する。目標状態パラメータを変換することにより得られる運転条件パラメータを目標運転条件パラメータとする。制御パラメータは、第１学習モデルＭ１により表される関数における重み係数ｗxiul、ｗulymである。本実施形態においては、第４変換部５４は、目標運転条件パラメータの生成のために、以下の関数Ｇ１１，Ｇ１２，Ｇ１３を生成する。
G11=yt1-[wu1y1/[1+exp{-(wx1u1×x1+wx2u1×x2+…+wx5u1×x5)}]
+wu2y1/[1+exp{-(wx1u2×x1+wx2u2×x2+…+wx5u2×x5)}]
+wu3y1/[1+exp{-(wx1u3×x1+wx2u3×x2+…+wx5u3×x5)}]] …（４Ａ）
G12=yt2-[wu1y2/[1+exp{-(wx1u1×x1+wx2u1×x2+…+wx5u1×x5)}] +wu2y2/[1+exp{-(wx1u2×x1+wx2u2×x2+…+wx5u2×x5)}]
+wu3y2/[1+exp{-(wx1u3×x1+wx2u3×x2+…+wx5u3×x5)}]] …（４Ｂ）
G13=yt3-[wu1y3/[1+exp{-(wx1u1×x1+wx2u1×x2+…+wx5u1×x5)}]
+wu2y3/[1+exp{-(wx1u2×x1+wx2u2×x2+…+wx5u2×x5)}]
+wu3y3/[1+exp{-(wx1u3×x1+wx2u3×x2+…+wx5u3×x5)}]] …（４Ｃ）
関数Ｇ１１～Ｇ１３において、ｙｔ１，ｙｔ２，ｙｔ３はそれぞれ目標状態パラメータである。第４変換部５４は、関数Ｇ１１～Ｇ１３の絶対値を最小にするための運転条件パラメータｘｉを目標運転条件パラメータｘｔｉとして導出する。具体的には、目標状態パラメータｙｔ１，ｙｔ２，ｙｔ３を説明変数とし、目標運転条件パラメータｘｔｉを目的変数として、重回帰分析および主成分分析等の多変量解析、または遺伝的アルゴリズム、多目的粒子群最適化およびベイズ最適化等の多目的最適化を行うことにより、目標運転条件パラメータｘｔｉを導出する。
上述した第１変換部５１、第２変換部５２、第３変換部５３および第４変換部５４が行う処理を、図７を用いて概念的に説明する。第１変換部５１は、運転条件パラメータから状態パラメータを順問題として予測するものとなる。第２変換部５２は、状態パラメータから品質パラメータを順問題として予測するものとなる。第３変換部５３は、品質パラメータから状態パラメータを逆問題として予測するものとなる。第４変換部５４は、状態パラメータから運転条件パラメータを逆問題として予測するものとなる。なお、図７において、白抜き矢印が順問題を、黒く塗りつぶした矢印が逆問題をそれぞれ表すものとする。
図７に示すように、本実施形態においては、運転条件パラメータから状態パラメータを経る２段階の処理により、品質パラメータが導出されることとなる。また、品質パラメータから状態パラメータを経る２段階の処理により、運転条件パラメータが導出されることとなる。
最適化支援装置３は、目標運転条件パラメータｘｔｉをコントローラ１２に出力する。コントローラ１２は、目標運転条件パラメータｘｔｉにしたがって、フロー反応装置１１の動作を制御する。これにより、目標とする品質を有する生成物が生産されることとなる。
次いで、本実施形態において行われる処理について説明する。図８は、本実施形態において第１変換部５１の第１学習モデルＭ１および第２変換部５２の第２学習モデルＭ２の構築時に行われる処理を示すフローチャートである。学習部５５がストレージ４３に記憶された複数の教師データから１つの教師データを読み出し（ステップＳＴ１）、第１変換部５１のニューラルネットワークに対して、運転条件パラメータと状態パラメータとの関連性を学習させる（第１の学習；ステップＳＴ２）。次いで、学習部５５は、第２変換部５２のニューラルネットワークに対して、状態パラメータと品質パラメータとの関連性を学習させる（第２の学習；ステップＳＴ３）。そして、ステップＳＴ１にリターンし、次の教師データを読み出して、ステップＳＴ２およびステップＳＴ３の処理を繰り返す。これにより、第１学習モデルＭ１および第２学習モデルＭ２が構築される。
なお、学習部５５は、第１変換部５１により生成される状態パラメータと教師データの状態パラメータとの差、および第２変換部５２により生成される品質パラメータと教師データの品質パラメータとの差が、予め定められたしきい値以下となるまで学習を繰り返す。繰返し回数は予め定められた回数であってもよい。
次いで、本実施形態において、未知の目標品質パラメータから運転条件パラメータを導出する際の処理について説明する。図９は、目標品質パラメータから運転条件パラメータを導出する際の処理を示すフローチャートである。入力部４５から目標品質パラメータが最適化支援装置３に入力されると（ステップＳＴ１１）、第３変換部５３が、第２学習モデルＭ２の制御パラメータに基づいて、目標品質パラメータを目標状態パラメータに変換する（ステップＳＴ１２）。次いで、第４変換部５４が、目標状態パラメータを目標運転条件パラメータに変換し（ステップＳＴ１３）、処理を終了する。
このように、本実施形態においては、従来ではプロセス条件パラメータから品質パラメータを導出していたところ、プロセス条件パラメータを運転条件パラメータと状態パラメータとに分け、第１変換部５１により運転条件パラメータを状態パラメータに変換し、第２変換部５２により状態パラメータを品質パラメータに変換するという２段階の処理により、品質パラメータを導出するようにした。このため、運転条件パラメータと状態パラメータとを区別せずに、プロセス条件パラメータとして用いて品質パラメータを求める従来の処理と比較して、第１変換部５１および第２変換部５２がそれぞれ行う処理において、入力されるパラメータの数を低減することができる。これにより、とくにニューラルネットワーク等の学習により構築された学習モデルを変換に用いる場合、過学習を防止することができる。したがって、本実施形態によれば、生成物の生産プロセスにおける各種条件を精度よく予測できる。
また、本実施形態においては、目標品質パラメータから目標運転条件パラメータを導出する処理を、第３変換部５３および第４変換部５４のそれぞれにおいて行うことにより、２つの処理に分けるようにした。このため、運転条件パラメータと状態パラメータとを区別せずに、品質パラメータからプロセス条件パラメータを求める従来の処理と比較して、第３変換部５３および第４変換部５４がそれぞれ行う処理において、入力されるパラメータの数を低減することができる。これにより、本実施形態によれば、目標品質パラメータから目標運転条件パラメータを精度よく予測できる。
また、本実施形態においては、目標品質パラメータの目標状態パラメータへの変換を、第２学習モデルＭ２の制御パラメータを用いて行い、目標状態パラメータから目標運転条件パラメータへの変換を第１学習モデルＭ１の制御パラメータを用いるようにした。ここで、第１学習モデルＭ１および第２学習モデルＭ２の制御パラメータは、生成物の生産プロセスにおける各種条件を精度よく予測できるものとなっている。このため、本実施形態によれば、目標品質パラメータから精度よく目標運転条件パラメータを導出することができる。したがって、目標運転条件パラメータを用いて生成物を生産することにより、目標とする品質を有する生成物を得ることができる。
また、上記特許文献１に記載された手法のように、プロセス条件パラメータと品質パラメータとの相関を学習することにより、品質パラメータからプロセス条件パラメータを予測した場合、本実施形態のように、運転条件パラメータと状態パラメータとの相関は何ら学習していないものとなる。このため、予測されたプロセス条件パラメータにより生産プロセスを行っても、目標とする品質を有する生産物が生産されない場合がある。すなわち、プロセス条件パラメータと品質パラメータとの相関を学習することにより、品質パラメータからプロセス条件パラメータを予測する場合、運転条件パラメータにより状態パラメータが実現できることを前提となる。しかしながら、その前提はほとんどの場合成立しない。このため、従来のように、品質パラメータからプロセス条件パラメータを予測する手法によっては、目標となる品質パラメータを達成できるプロセス条件パラメータを精度よく予測することができない。
本実施形態においては、プロセス条件パラメータを運転条件パラメータと状態パラメータとに分け、品質パラメータから状態パラメータを予測し、状態パラメータから運転条件パラメータを予測したり、運転条件パラメータから状態パラメータを予測し、状態パラメータから品質パラメータを予測したりするようにした。このため、プロセス条件パラメータに含まれる運転条件パラメータにより状態パラメータが実現できるという前提が成立した状況で、運転条件パラメータ、状態パラメータおよび品質パラメータを予測することができる。したがって、本実施形態によれば、生成物の生産プロセスにおける各種条件を精度よく予測できる。
なお、上記実施形態においては、第１変換部５１において、ニューラルネットワーク６０を学習することによって構築される第１学習モデルＭ１を用いることにより、運転条件パラメータを状態パラメータに変換しているが、これに限定されるものではない。例えば、運転条件パラメータを状態パラメータに変換するための数式、または運転条件パラメータと状態パラメータとを対応づけたテーブル等により、運転条件パラメータを状態パラメータに変換するようにしてもよい。
この場合、第４変換部５４は、状態パラメータを運転条件パラメータに変換するための数式、または状態パラメータと運転条件パラメータとを対応づけたテーブル等により、状態パラメータを運転条件パラメータに変換するものとしてもよい。
また、上記実施形態においては、第２変換部５２において、ニューラルネットワーク７０を学習することによって構築される第２学習モデルＭ２を用いることにより、状態パラメータを品質パラメータに変換しているが、これに限定されるものではない。例えば、状態パラメータを品質パラメータに変換するための数式、または状態パラメータと品質パラメータとを対応づけたテーブル等により、状態パラメータを品質パラメータに変換するようにしてもよい。
この場合、第３変換部５３は、品質パラメータを状態パラメータに変換するための数式、または品質パラメータと状態パラメータとを対応づけたテーブル等により、品質パラメータを状態パラメータに変換するものとしてもよい。
また、上記実施形態においては、最適化支援装置３が第１変換部５１、第２変換部５２、第３変換部５３および第４変換部５４を備えたものとしているが、これに限定されるものでない。図１０に示すように、第１変換部５１および第２変換部５２のみを有するものであってもよい。この場合、第１変換部５１は第１学習モデルＭ１により、運転条件パラメータを状態パラメータに変換するものであってもよく、数式またはテーブル等により運転条件パラメータを状態パラメータに変換するものであってもよい。また、第２変換部５２は第２学習モデルＭ２により、状態パラメータを品質パラメータに変換するものであってもよく、数式またはテーブル等により状態パラメータを品質パラメータに変換するものであってもよい。
また、最適化支援装置３を、図１１に示すように、第３変換部５３および第４変換部５４のみを有するものとしてもよい。この場合、第３変換部５３は、最適化支援装置３とは別個の装置により構築された第２学習モデルＭ２の制御パラメータを用いて、品質パラメータを状態パラメータに変換するものであってもよく、数式またはテーブル等により品質パラメータを状態パラメータに変換するものであってもよい。また、第４変換部５４は、最適化支援装置３とは別個の装置により構築された第１学習モデルＭ１の制御パラメータを用いて、状態パラメータを運転条件パラメータに変換するものであってもよく、数式またはテーブル等により状態パラメータを運転条件パラメータに変換するものであってもよい。
また、上記実施形態においては、生成物を生産するプロセスとしてフロー合成プロセスを用いているが、これに限定されるものではない。生成物を生産するプロセスとして、細胞培養プロセスを用いてもよい。細胞培養プロセスにおいては、生成物は細胞および細胞が生み出す抗体であり、細胞の培養条件を運転条件パラメータとして使用し、細胞および細胞が生み出す抗体の品質を品質パラメータとして使用する。また、図１に示す生産装置２は、細胞培養装置となる。例えば、細胞培養プロセスが抗体細胞培養プロセスである場合、運転条件パラメータとしては、例えば、灌流比、定常期細胞数、培養槽中の液体の攪拌速度、下面空気量、下面酸素量、下面窒素量、上面二酸化炭素量、上面空気量、消泡剤量および界面活性剤量等を用いることができる。状態パラメータとしては、例えば、ｐＨ、ｐＯ２（酸素分圧）、ｐＣＯ２（二酸化炭素分圧）、Ｇｌｎ（グルタミン濃度）、Ｇｌｕ（グルタミン酸濃度）、Ｇｌｕｃ（グルコース濃度）、Ｌａｃ（乳酸濃度）、ＮＨ４＋（アンモニアイオン濃度）、Ｎａ＋（ナトリウムイオン濃度）、Ｋ＋（カリウムイオン濃度）、Ｏｓｍｏｌ（浸透圧）およびＫｌａ（酸素移動量係数）等を用いることができる。品質パラメータとしては、抗体濃度、副生成物濃度および生細胞数（生きている細胞の数）等を用いることができる。
また、生成物を生産するプロセスとして、真空成膜プロセスを用いてもよい。真空成膜プロセスにおいては、生成物は、ガラス、樹脂および金属等の基板の表面に形成される膜である。また、図１に示す生産装置２は、真空成膜装置となる。また、真空成膜の条件を運転条件パラメータとして使用し、成膜の品質を品質パラメータとして使用する。運転条件パラメータとしては、例えば、真空圧、印加電圧、バイアス電圧、基板温度、成膜時間、ガス流量、ガス濃度およびライン速度等を用いることができる。状態パラメータはプラズマの状態であり、プラズマ安定度、プラズマ発色、ＩＣＰ－ＯＥＳ／ＩＣＰ－ＡＥＳ（プラズマ発光分析）波形スペクトル、プラズマ密度、防着板デポ厚みおよび装置電位差等を用いることができる。品質パラメータとしては、膜質およびバリア性能等を用いることができる。
また、生成物を生産するプロセスとして、ロール・ツー・ロールの塗布プロセスを用いてもよい。塗布プロセスにおいては、生成物はＴＡＣ（トリアセチルセルロース）、ＰＥＴ（ポリエチレンテレフタレート）、およびＣＯＰ（シクロオレフィンポリマー）等の、基板となる樹脂の表面に塗布膜が形成された液晶位相差フィルムおよび防眩性フィルム等である。また、図１に示す生産装置２は、塗布装置となる。また、塗布の条件を運転条件パラメータとして使用し、塗布膜の品質を品質パラメータとして使用する。運転条件パラメータとしては、例えば、塗布流量、液温度、乾燥温度、ライン速度および搬送ロール温度等を用いることができる。状態パラメータとしては、液の脈動、乾燥風速の変動、乾燥中の揮発量および基板への液染み込み量等を用いることができる。品質パラメータとしては、膜質、塗布膜の膜厚分布および塗布膜と基板との密着力等を用いることができる。
また、上記実施形態において、例えば、第１変換部５１、第２変換部５２、第３変換部５３、第４変換部５４および学習部５５といった各種の処理を実行する処理部（Processing Unit）のハードウェア的な構造としては、次に示す各種のプロセッサ（Processor）を用いることができる。上記各種のプロセッサには、上述したように、ソフトウェア（プログラム）を実行して各種の処理部として機能する汎用的なプロセッサであるＣＰＵに加えて、ＦＰＧＡ（Field Programmable Gate Array）等の製造後に回路構成を変更可能なプロセッサであるプログラマブルロジックデバイス（Programmable Logic Device :PLD）、ＡＳＩＣ（Application Specific Integrated Circuit）等の特定の処理を実行させるために専用に設計された回路構成を有するプロセッサである専用電気回路等が含まれる。
１つの処理部は、これらの各種のプロセッサのうちの１つで構成されてもよいし、同種または異種の２つ以上のプロセッサの組み合わせ（例えば、複数のＦＰＧＡの組み合わせまたはＣＰＵとＦＰＧＡとの組み合わせ）で構成されてもよい。また、複数の処理部を１つのプロセッサで構成してもよい。
複数の処理部を１つのプロセッサで構成する例としては、第１に、クライアントおよびサーバ等のコンピュータに代表されるように、１つ以上のＣＰＵとソフトウェアとの組み合わせで１つのプロセッサを構成し、このプロセッサが複数の処理部として機能する形態がある。第２に、システムオンチップ（System On Chip:SoC）等に代表されるように、複数の処理部を含むシステム全体の機能を１つのＩＣ（Integrated Circuit）チップで実現するプロセッサを使用する形態がある。このように、各種の処理部は、ハードウェア的な構造として、上記各種のプロセッサの１つ以上を用いて構成される。
さらに、これらの各種のプロセッサのハードウェア的な構造としては、より具体的には、半導体素子等の回路素子を組み合わせた電気回路（Circuitry）を用いることができる。
１ 生産設備
２ 生産装置
３ 最適化支援装置
１１ フロー反応装置
１２ コントローラ
２１ 第１供給部
２２ 第２供給部
２３ 反応セクション
２６ 回収セクション
３１ 合流部
３１ａ～３１ｃ 第１管部～第３管部
３２ 反応部
３３ 温調部
３４ 照射部
３５ 第１検出部
３６ 第２検出部
４１ ＣＰＵ
４２ メモリ
４３ ストレージ
４４ 表示部
４５ 入力部
５１ 第１変換部
５２ 第２変換部
５３ 第３変換部
５４ 第４変換部
５５ 学習部
６０，７０ ニューラルネットワーク
Ｌ１，Ｌ１１ 入力層
Ｌ２，Ｌ１２ 隠れ層
Ｌ３，Ｌ１３ 出力層
ｘｉ 運転条件パラメータの値
ｕｌ、ｕ１ｌ ノード値
ｙｍ 状態パラメータの値
ｚｋ 品質パラメータの値

Claims (17)

  1. 生成物を生産するためのプロセスの運転条件を表す運転条件パラメータを、前記プロセスの状態を表す状態パラメータに変換する第１変換部であって、前記運転条件パラメータを説明変数とし、前記状態パラメータを目的変数として、前記運転条件パラメータの入力により前記状態パラメータを出力する学習がなされた第１学習モデルを有する第１変換部と、
    前記状態パラメータを前記生成物の品質を表す品質パラメータに変換する第２変換部とを備えた最適化支援装置。
  2. 前記第２変換部は、前記状態パラメータの入力により前記品質パラメータを出力する学習がなされた第２学習モデルを有する請求項１に記載の最適化支援装置。
  3. 前記品質パラメータを前記状態パラメータに変換する第３変換部と、
    前記状態パラメータを運転条件パラメータに変換する第４変換部とをさらに備えた請求項１に記載の最適化支援装置。
  4. 前記品質パラメータを前記状態パラメータに変換する第３変換部と、
    前記状態パラメータを運転条件パラメータに変換する第４変換部とをさらに備えた請求項２に記載の最適化支援装置。
  5. 前記第３変換部は、前記第２学習モデルの制御パラメータに基づいて、前記品質パラメータを前記状態パラメータに変換し、
    前記第４変換部は、前記第１学習モデルの制御パラメータに基づいて、前記状態パラメータを前記運転条件パラメータに変換する請求項４に記載の最適化支援装置。
  6. 生成物を生産するためのプロセスにおいて生成される前記生成物の品質を表す品質パラメータを、前記プロセスの状態を表す状態パラメータに変換する第３変換部と、
    前記状態パラメータを、前記プロセスの運転条件を表す運転条件パラメータに変換する第４変換部であって、前記運転条件パラメータを説明変数とし、前記状態パラメータを目的変数として、前記運転条件パラメータの入力により前記状態パラメータを出力する学習がなされた学習モデルの制御パラメータに基づいて、前記状態パラメータを前記運転条件パラメータに変換する第４変換部とを備えた最適化支援装置。
  7. 前記第３変換部は、前記状態パラメータの入力により前記品質パラメータを出力する学習がなされた学習モデルの制御パラメータに基づいて、前記品質パラメータを前記状態パラメータに変換する請求項６に記載の最適化支援装置。
  8. 前記状態パラメータの入力により前記品質パラメータを出力する学習がなされた学習モデルを有し、前記状態パラメータを前記生成物の品質を表す品質パラメータに変換する第２変換部をさらに備えた請求項７に記載の最適化支援装置。
  9. 前記運転条件パラメータの入力により前記状態パラメータを出力する学習がなされた学習モデルを有し、前記運転条件パラメータを前記状態パラメータに変換する第１変換部をさらに備えた請求項８に記載の最適化支援装置。
  10. 前記プロセスは、フロー合成プロセスである請求項１から９のいずれか１項に記載の最適化支援装置。
  11. 前記プロセスは、細胞培養プロセスである請求項１から９のいずれか１項に記載の最適化支援装置。
  12. 前記プロセスは、真空成膜プロセスである請求項１から９のいずれか１項に記載の最適化支援装置。
  13. 前記プロセスは、塗布プロセスである請求項１から９のいずれか１項に記載の最適化支援装置。
  14. 生成物を生産するためのプロセスの運転条件を表す運転条件パラメータを説明変数とし、前記プロセスの状態を表す状態パラメータを目的変数として、前記運転条件パラメータの入力により前記状態パラメータを出力する学習がなされた第１学習モデルにより、前記運転条件パラメータを前記状態パラメータに変換し、
    前記状態パラメータを前記生成物の品質を表す品質パラメータに変換する最適化支援方法。
  15. 生成物を生産するためのプロセスにおいて生成される前記生成物の品質を表す品質パラメータを、前記プロセスの状態を表す状態パラメータに変換し、
    前記プロセスの運転条件を表す運転条件パラメータを説明変数とし、前記状態パラメータを目的変数として、前記運転条件パラメータの入力により前記状態パラメータを出力する学習がなされた学習モデルの制御パラメータに基づいて、前記状態パラメータを、前記運転条件パラメータに変換する最適化支援方法。
  16. 生成物を生産するためのプロセスの運転条件を表す運転条件パラメータを、前記プロセスの状態を表す状態パラメータを目的変数として、前記運転条件パラメータの入力により前記状態パラメータを出力する学習がなされた第１学習モデルにより、前記運転条件パラメータを前記状態パラメータに変換する手順と、
    前記状態パラメータを前記生成物の品質を表す品質パラメータに変換する手順とをコンピュータに実行させる最適化支援プログラム。
  17. 生成物を生産するためのプロセスにおいて生成される前記生成物の品質を表す品質パラメータを、前記プロセスの状態を表す状態パラメータに変換する手順と、
    前記プロセスの運転条件を表す運転条件パラメータを説明変数とし、前記状態パラメータを目的変数として、前記運転条件パラメータの入力により前記状態パラメータを出力する学習がなされた学習モデルの制御パラメータに基づいて、前記状態パラメータを、前記運転条件パラメータに変換する手順とをコンピュータに実行させる最適化支援プログラム。
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