AIBR プレミアム
拓海先生、最近部下から“SINDy”というワードが出てきまして、導入で投資対効果が見えないと困るんです。要するに現場にすぐ役立ちますか？
素晴らしい着眼点ですね！SINDy（Sparse Identification of Nonlinear Dynamics、スパース同定）は、物理寄りのモデルを少ないデータで見つける手法ですよ。大丈夫、一緒にやれば必ずできますよ。まず結論を3点だけまとめますね。1) うまく行けば解釈しやすい、2) 観測されない状態や非滑らかな振る舞いには弱い、3) 實務では前処理とライブラリ設計が勝負になりますよ。
これって要するに、簡単に言えば“データから数式を抜き出す”ということですか？うちの古い装置でも使えますか、センサーが全部揃っているわけではないんですよ。
素晴らしい着眼点ですね！その理解でほぼ合っていますよ。SINDyは観測データから“説明可能な数式”を選び出すイメージです。ですが重要な前提がありまして、観測できない状態（hidden states）があると性能が落ちやすいんです。投資対効果を考えるならば、まずは観測可能な変数でどれだけ説明できるかを小さなPoCで確かめるのが現実的ですよ。
観測できない状態があると弱い、なるほど。現場だと急に摩耗したり摩擦が出たりで挙動がガクッと変わるんですが、そういう“きつい非線形”にも耐えられますか？
素晴らしい着眼点ですね！ハードな非線形（hard nonlinearities）や非滑らかな（non-smooth）振る舞いは、SINDyが標準で想定する滑らかな微分方程式の枠を超えます。要するに、モデルのライブラリに“その振る舞いを表現できる候補”を入れないと見つけられないのです。現実運用では、フィルタリングや正則化された微分推定、あるいは弱形式（weak formulations）などの工夫が必要になりますよ。
つまり、ただアルゴリズムを入れるだけで現場が自動で良くなるわけではない、と。コストをかけてセンサー追加か、解析側で工夫するかの選択ですね。能動的に投資して改善する価値があるかどうか、どう判断すればいいですか。
素晴らしい着眼点ですね！判断基準は三つです。1) 現状の観測で説明できる部分の割合、2) 追加センサーの導入コストと期待改善幅、3) モデルが解釈可能かどうか。まずは小さなデータセットでSINDyを試し、どのくらい説明できるかを確認してください。その結果次第で、センサー投資か解析工夫かを決めましょう。大丈夫、一緒にやれば必ずできますよ。
分かりました。これまでの話をまとめると、SINDyは“解釈可能な数式をデータから見つける手法”で、観測が十分で滑らかな振る舞いなら強いが、隠れ状態や硬い非線形があると工夫が必要、ということですね。ではまず小さなPoCをやってみます。ありがとうございました。
