橫河電機公司和奈良先端科學(xué)技術(shù)研究院大學(xué)(NAIST)宣布，聯(lián)合開發(fā)了一種強化學(xué)習(xí)算法，可用于工廠操作的自動優(yōu)化。強化學(xué)習(xí)是人工智能(AI)領(lǐng)域中的一項基本技術(shù)，該算法的聯(lián)合開發(fā)為提高工廠的生產(chǎn)質(zhì)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(xué)習(xí)(ML)是人工智能的一個子集，最近在各個領(lǐng)域都有望實現(xiàn)技術(shù)變革的突破，因此引起了人們的廣泛關(guān)注。AI正被應(yīng)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(yīng)用于自動化控制之前，必須由公司和學(xué)術(shù)機構(gòu)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(guān)的大量技術(shù)和專門知識。 NAIST一直研究和開發(fā)基于ML的技術(shù)，如概率推理及系統(tǒng)工程技術(shù)、優(yōu)化控制和強化學(xué)習(xí)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(shù)，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(nèi)核動態(tài)策略編程(KDPP)、NIST的強化學(xué)習(xí)技術(shù)。傳統(tǒng)的強化學(xué)習(xí)算法需要大量的搜索處理來保證恰當(dāng)?shù)目刂?，這對實際應(yīng)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(xùn)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(yuǎn)遠(yuǎn)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(rèn)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(xué)與工程會議上發(fā)布。軟件代理學(xué)習(xí)的一種試錯法及哪些行為會使獎勵最大化的嘗試。

關(guān)于NAIST：奈良先端科學(xué)技術(shù)研究院大學(xué)(NAIST)是一所日本國立大學(xué)，位于地處奈良、大阪和京都的交界地區(qū)的關(guān)西科學(xué)城。NAIST成立于1991年，由三個綜合領(lǐng)域的研究生院組成：信息科學(xué)、生物科學(xué)和材料科學(xué)。2018年，NAIST經(jīng)歷了組織變革，繼續(xù)在這些領(lǐng)域的研究，同時促進跨學(xué)科研究和傳統(tǒng)領(lǐng)域的教育。有了新的統(tǒng)一的研究生院組織，NAIST以推進前沿研究為目標(biāo)而努力，并致力于培訓(xùn)學(xué)生成為未來科學(xué)技術(shù)的領(lǐng)導(dǎo)者。