AI自動化支援サービス

 車の自動運転。

 この夢のような話も、数年後には普通のことになっているかもしれません。車の自動運転には、いくつかの高いレベルの技術が必要といわれています。その1つが、正確なセンサーとしての役割を担う画像認識や音声識別の技術です。
 もう1つは、より人に近い、高度な推測やコントロールを可能とする強化学習(※1)等を用いたAIシステムです。
 弊社では、「AI」を用いた機械の「自動化」支援サービスをご提供いたします。既存の制御システムのAI化や、従来不可能と思われていた制御システムへのAI作成支援を行います。

※1 2016年3月、韓国のトップレベルの囲碁棋士に、ディープラーニングを利用した「AlphaGo(アルファ碁)」が勝利しました。AlphaGo は、イギリスのGoogle DeepMind 社が開発したコンピュータ囲碁プログラムで、強化学習(Reinforcement Learning)と呼ばれる手法で作成されました。

 

サービスの特徴

 強化学習などのAIを利用した制御は「フィードバック制御」の拡張となります。ディープラーニングや、深層強化学習(Deep Reinforcement Learning)を用いた制御アルゴリズムです。
 既存の制御システムのAI化はもとより、従来、コンピュータではコントロールが難しいとされていたシステムに対しても、AIを用いた自動化の支援を行います。ディープラーニングと深層強化学習を用いることにより、物理法則(数式)を利用することが難しいような状況にも対応可能です。制御対象の範囲を大きく広げることができます。
 
制御アルゴリズム

○ご参考
 下記のURLは弊社のブログです。ディープラーニング、深層強化学習を利用して、ボールの動きをAIでコントロールする試みです。

 ①強化学習でボールを自由に動かす ~ネズミを追いかけるボール~ Part 2
  疑似シミュレータで強化学習
  URL:http://www.fward.net/archives/2755

 ②強化学習でボールを自由に動かす ~ネズミを追いかけるボール~ Part 3
  実際の機材を使用した強化学習
  URL:http://www.fward.net/archives/2807

 

ご提案例

(1)物体の静止
物体の静止_1     物体の静止_2

(2)機器の制御
機器の制御_1     機器の制御_2
機器の制御_3  機器の制御_4

※1 図は株式会社北川鉄工所様 ホームページより
※2 図は土木学会第58回年次学術講演会より
※3 図は国土交通省 ホームページより

 

お問い合わせ

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