三井化学の夏インターン体験記(先端制御系)_No.8527

化学プラントの異常診断を機械学習モデルで行う上で、異常が発生した状態のデータが足りない為に十分な精度が発揮できないという問題点がある。一方で近年、半教師あり学習に関する研究が盛んである。この半教師あり学習とは異常が発生した状態のデータのみではなく正常な状態のデータも異常診断モデルの学習に活用することが可能である。そこで私は半教師あり学習を用いた化学プラントの異常診断手法に関する研究を行った。

所属している部活でのクラウドファンディングにおいて、目標額を上回る寄付金を集めたことである。目標達成の為にOBとの交流戦を実施するなど、意欲的なメンバーが揃い活気のある現状を発信することに力を入れた。

私はプロセスシステム工学を専攻しており、これまで化学産業で解決が困難な課題に対して、機械学習と化学工学に関する知見を活かした解決法を検討している。そこで自身の研究で得た課題発見力を活かして、稼働している工場で現場の方と交流する経験の中で、現場業務における課題を発見したい。それにより技術者として重要な、様々な立場から物事を見た上で課題解決に取り組む姿勢を更に身に付けたい。

どれも文字数が短いので簡潔に書くこと

グループごとに行う発表の完成度