2024산업통상자원부
고장도수율이 높은 설비 대상 연합학습 기반 온디바이스 AI 자가 진단 기술개발 및 실증
Development and validation of on-device AI self-diagnostic technology based on federated learning targeting equipment with high failure rates
ㅇ 고장도수율이 높은 설비 대상 연합학습 추론 모델 기반 온디바이스 AI 자가 진단 및 실증 기술개발 [1차년도 목표] ㅇ 실시간 설비 데이터 수집 및 분석 장비 구축으로 현장 변화에 따른 상태 기반 모니터링(CBM) 진단 기술과 알고리즘 개발 ㅇ 연합학습 프레임워크 글로벌/로컬 모델 개발과 연합학습 기반 이상감지 추론 모델 개발 ㅇ 정비업무 시스템 연계 기술 구조 설계 및 개발 ㅇ…
- 총 연구비
- 42.5억원 과제 3건 (수행기관 4곳)
- 연구 기간
- 2년 9개월수행 중 (D-115)2024-06-01 – 2027-02-28
- 적용분야
- 주관기관
01
연구 내용
02
기대 효과
03
과제 분석
연도별 과제금액 · 건수
인력 비율
04

