PIDに代わるAI制御を、強化学習で設計してみませんか？
本ソリューションは、強化学習（Reinforcement Learning）を活用した次世代制御系の設計を支援します。従来のPID制御では対応が難しい非線形・高次遅れ系や、多自由度の制御対象に対して、学習により最適な制御戦略を自動獲得するアプローチです。エージェントが報酬に基づいて動作を選択し、性能を最大化する制御器を構築できます。MATLAB/SimulinkのReinforcement Learning ToolboxやPython環境を用いたモデルベース設計にも対応し、既存のモデル資産の活用も可能です。従来の数理モデル駆動型設計に加え、データ駆動型AIとの融合を実現します。
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基本情報
学習方式強化学習（Reinforcement Learning） 使用アルゴリズムSAC（Soft Actor Critic） ネットワーク構造Actorネットワーク、Criticネットワーク（それぞれ多層NN） ツールMATLAB/Simulink Reinforcement Learning Toolbox、Python（TensorFlow/Keras等） 制御対象電動スロットルバルブ開度位置制御 報酬設計目標位置への誤差最小化＋制御量ペナルティなど（推定） 学習設定エピソード数：1,000回以上、バッチサイズ：32など（グラフから）
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納期
用途／実績例
強化学習による制御設計は、産業用アクチュエータ、電動スロットルバルブ、電動モータ制御、インバータ制御などに適用可能です。特に、動的特性や摩擦、非線形性を含む対象に対しては、従来の設計手法よりも柔軟な応答を実現できる場合があります。画像の適用例では、スロットル開度の目標値に対して、Actor-Criticネットワークにより自律的な位置決めを実現しています。今後はロボティクスや自動運転、HVAC制御などの分野にも応用が期待されます。
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企業情報
ネオリウム・テクノロジーは、モデルベース開発に携わるお客様の多様なニーズに応え、常に質の高い技術を提供しております。特に、制御、最適化、機械学習の分野、システムモデリングにおけるプロフェッショナル・サービス（モデル開発、受託、コンサルティング、技術セミナー）とプロダクト・サービス（制御設計支援ソフトウェア販売と技術サポート）に多くの実績があります。モデルベース開発で、お困りのことがありましたら一度、弊社にご相談下さい。 また、パートナー様と協力し、自動車分野におけるADASシミュレーションテストの支援サービスも行っています。 例：路面作成、OpenDRIVEやOpenSCENARIOデータの作成、MILS/HILSによる自動化など