産業機械の警報を1件ずつ受け取り、履歴、手順書、センサー情報から原因仮説と対応案を組み立てるAIエージェントが構築された。NVIDIAは、情報の収集から専門的な確認、証拠パッケージの作成までを一つの処理経路にまとめた。
警報1件を入力し、対応案と処理記録を返す
NVIDIAが構築したAIエージェントは、警報1件にセンサー情報と設備のメタデータを添えて受け取る。入力された警報について関連情報を集め、観測内容、原因仮説、対処法、推奨行動を一組の証拠パッケージにする。
出力には、どの処理を経たかを追える記録も付く。エージェントは単一のHTTPエンドポイントを備え、警報の自動フィルターからも、操作画面で技術者が選んだ警報からも同じ方法で呼び出せる構成だ。
処理の調整と複雑な推論に別のモデルを使う
警報の解析では、情報を集める手順の調整と、集めた情報から原因を考える推論が必要になる。このエージェントはNVIDIAのAIモデル「Nemotron」シリーズを使い、簡単な処理の調整をNemotron 3 Nano、複雑な推論をNemotron 3 Superに担わせる。
モデルの指示を受けたエージェントは、情報の検索、関連性の評価、信号の分析へ進む。こうして得た情報が、警報ごとの原因仮説と対応案を組み立てる材料になる。
SQLとGPU処理で警報履歴を絞り込む
最近の警報とセンサー情報を探す際、エージェントは時間範囲や対象センサーを指定するSQLクエリを組み立てる。取得対象のデータの集計と解析には、GPUでデータ処理を高速化するNVIDIA cuDFを使う。
最近の情報だけでは足りない場合は、Text-2-SQLツールを使って、より広い履歴を保存したデータウェアハウスを検索できる。検索範囲を広げることで、対象設備に関係する過去の警報も確認できる。
手順書と専門解析を対応案につなぐ
履歴に加え、エージェントは手順書や過去の類似事例を集める。必要に応じて異常検知などの専門的な確認を行い、その結果を警報の観測内容や原因仮説に反映する。
通常の警報対応では、技術者が履歴と手順を調べ、信号を確かめて推奨行動を書き起こす。今回の構成は、それらの作業を警報ごとの解析経路にまとめ、技術者が確認できる対応案と処理記録として返す。