論文の概要: Generative Pre-Training of Time-Series Data for Unsupervised Fault Detection in Semiconductor Manufacturing

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2309.11427v2
• Date: Wed, 27 Mar 2024 14:02:57 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-03-28 23:02:36.336802
• Title: Generative Pre-Training of Time-Series Data for Unsupervised Fault Detection in Semiconductor Manufacturing
• Title（参考訳）: 半導体製造における教師なし故障検出のための時系列データの生成前評価
• Authors: Sewoong Lee, JinKyou Choi, Min Su Kim,
• Abstract要約: 本稿では,畳み込み・生成事前学習型変換器を用いた時系列異常検出のためのTRACE-GPTを提案する。 私たちのモデルは、すべてのデータセットでEER(Equal Error Rate)が最も高いF1スコアを持ち、オープンデータセットの監督された最先端ベースラインよりわずか0.026低い。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 20.71342655519934
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: This paper introduces TRACE-GPT, which stands for Time-seRies Anomaly-detection with Convolutional Embedding and Generative Pre-trained Transformers. TRACE-GPT is designed to pre-train univariate time-series sensor data and detect faults on unlabeled datasets in semiconductor manufacturing. In semiconductor industry, classifying abnormal time-series sensor data from normal data is important because it is directly related to wafer defect. However, small, unlabeled, and even mixed training data without enough anomalies make classification tasks difficult. In this research, we capture features of time-series data with temporal convolutional embedding and Generative Pre-trained Transformer (GPT) to classify abnormal sequences from normal sequences using cross entropy loss. We prove that our model shows better performance than previous unsupervised models with both an open dataset, the University of California Riverside (UCR) time-series classification archive, and the process log of our Chemical Vapor Deposition (CVD) equipment. Our model has the highest F1 score at Equal Error Rate (EER) across all datasets and is only 0.026 below the supervised state-of-the-art baseline on the open dataset.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,畳み込み・生成事前学習型変換器を用いた時系列異常検出のためのTRACE-GPTを提案する。 TRACE-GPTは、単変量時系列センサデータを事前訓練し、半導体製造におけるラベルなしデータセット上の障害を検出するように設計されている。 半導体産業では、ウエハ欠陥に直接関係しているため、正常データから異常時系列センサデータを分類することが重要である。 しかし、十分な異常のない小さな、ラベルなし、さらには混合トレーニングデータさえも、分類タスクを困難にしている。 本研究では,時間的畳み込み埋め込みと生成事前学習変換器(GPT)を用いた時系列データの特徴を抽出し,クロスエントロピー損失を用いた正規シーケンスから異常シーケンスを分類する。 我々は,オープンデータセット,カリフォルニア大学リバーサイド校(UCR)時系列分類アーカイブ,CVD機器のプロセスログの両方を用いて,従来の教師なしモデルよりも優れた性能を示すことを示す。 私たちのモデルは、すべてのデータセットでEER(Equal Error Rate)が最も高いF1スコアを持ち、オープンデータセットの監督された最先端ベースラインよりわずか0.026低い。

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