【中國傳動網(wǎng) 企業(yè)動態(tài)】 橫河電機公司和奈良尖端科學技術研究院大學(NAIST)宣布，聯(lián)合開發(fā)了一種強化學習*算法，可用于工廠操作的自動優(yōu)化。強化學習是人工智能(AI)領域中的一項基本技術，該算法的聯(lián)合開發(fā)為提高工廠的生產(chǎn)質量和產(chǎn)量提供了切實可行的解決方案。
人工智能和機器學習(ML)是人工智能的一個子集，最近在各個領域都有望實現(xiàn)技術變革的突破，因此引起了人們的廣泛關注。AI正被應用于實際生活中，例如，自動駕駛汽車和船只。雖然ML已經(jīng)被投入到工廠數(shù)據(jù)分析中，但將其實際應用于自動化控制之前，必須由公司和學術機構進行進一步的研究。
多年來，橫河為石油、天然氣、化工、鋼鐵、漿紙、醫(yī)藥食品等各行業(yè)提供了控制系統(tǒng)，并獲得了與工廠操作相關的大量技術和專門知識。NAIST一直研究和開發(fā)基于ML的技術，如概率推理及系統(tǒng)工程技術、優(yōu)化控制和強化學習等，同時開發(fā)能夠在動態(tài)環(huán)境中執(zhí)行特定功能的智能機器人和系統(tǒng)。
橫河和NAIST已經(jīng)成功開發(fā)出一種新算法，利用橫河的工廠控制技術，以及橫河在控制回路之間的相互依賴性的知識和專長，改進內核動態(tài)策略編程(KDPP)、NIST的強化學習技術。傳統(tǒng)的強化學習算法需要大量的搜索處理來保證恰當?shù)目刂?，這對實際應用是一個挑戰(zhàn)。新開發(fā)的算法顯著地減少了必須完成的訓練量，因此具有很高的實用性。橫河和NAIST已經(jīng)在工廠模擬器上證實，通過在醋酸乙烯生產(chǎn)工廠的蒸餾過程中使用新算法同時控制四個不同的閥門，優(yōu)化操作遠遠超出了用常規(guī)控制算法或手動操作可能實現(xiàn)的范圍。
橫河和NAIST將在一個最新的工廠環(huán)境中進行(POC)概念試驗，確認實際使用的可靠性。新開發(fā)的算法已經(jīng)在8月20日至24日德國舉行的IEEE國際自動化科學與工程會議上發(fā)布。
*軟件代理學習的一種試錯法及哪些行為會使獎勵最大化的嘗試。
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