ParticleTensorAI® – 技術仕様

ParticleTensorAI®は、時間分解光散乱データをAIベースの手法で解析します。以下の仕様は、信号取得とパーティクルテンソル処理に関する現在の基準パラメータを示しています。得られる出力は、測定構成と用途向けに検証されたAIモデルによって異なります。

パラメータ	現在のPTA基準値
評価手法	AIベースの信号系列解析
信号サンプリング間隔	約6.4 ns
信号バッファ時間	100 ms
パーティクルテンソルの次元	3 × 256 × 256
光学検出器チャンネル	システム構成に応じて1、2、または4

テンソルの次元は、AI解析に供給されるデータ構造を表します。各次元の具体的な意味と配置は、選択したテンソル表現と測定タスクによって異なります。

バージョン	光学プローブ	制御ユニット	検出器チャンネル
PTA1	LSS1	ZEON	1
PTA2	LSS2	IMEA	2
PTA4	LSS4	CLEON	4

3つのバージョンはいずれもParticleTensorAI®の評価手法を採用しています。違いは、光学検出器チャンネルの構成とそれに対応する測定ハードウェアにあります。

ParticleTensorAI®は、AIモデルを用いて測定タスクごとに定義された特性を分類または推定します。モデルの出力は、記録されたデータ、モデル開発時に用いた参照情報、そして関連する測定条件下での検証によって左右されます。

想定される研究目標には、粒子径または液滴径、濃度、材料に関連した分類、屈折率に関連した特性評価などがあります。これらは用途に依存する目標であり、すべてのバージョンや測定構成で保証される出力ではありません。

• サンプリング間隔とバッファ時間は、信号取得のパラメータを表します。
• パーティクルテンソルの次元は、AI処理のためのデータ表現を表します。
• 検出器チャンネル数はPTA1、PTA2、PTA4で異なります。
• 測定出力を得るには、対象用途向けに開発・検証されたモデルが必要です。

公開された研究では、検出器信号をRGB画像として表現し、畳み込みニューラルネットワークで分類するParticleTensorAI®の実装例が示されています。報告された検証結果は、試験した石炭スラリースプレーの条件に適用されるものです。

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