Zbrojenie uczenia algorytmu dla automatycznej optymalizacji działalności zakładu
Yokogawa i Nara Instytutu zaawansowanych nauk i technologii (NAIST) ogłosił wspólnego rozwoju rozszerzone nauki * algorytm automatycznej optymalizacji działalności zakładu. Wzmocnienia edukacji jest podstawową technologią w dziedzinie sztucznej inteligencji (AI). Wspólny rozwój ten algorytm zapewnia praktyczne rozwiązanie do poprawy jakości produkcji i produkcji fabryki.
Sztuczna inteligencja i uczenia się (ML) są podzbiór sztucznej inteligencji. Niedawno oczekuje się, aby osiągnąć przełom w zmian technologicznych w różnych dziedzinach, która wzbudziła powszechne obawy. AI jest używany w prawdziwym życiu, na przykład, autonomiczne pojazdy i łodzie. Chociaż ML zostały wprowadzone do zakładu analizy danych, to musi być przedmiotem badań przez firmy i instytucje akademickie przed mogą być stosowane do kontroli automatyzacji.
Z biegiem lat Yokogawa dostarczył systemów sterowania dla różnych branż, takich jak oleju, gazu ziemnego, chemikaliów, stali, masy papierniczej i papieru, medycyny i żywności i nabyła dużą ilość technologii i wiedzy w zakresie roślin operacji. NAIST zostały badania i rozwój technologii opartych na ML, takich jak rozumowanie probabilistyczne i systemów inżynieryjnych technik, optymalizacja kontroli i wzmocnienie nauki, a także opracowanie inteligentnych robotów i systemów, które wykonują konkretne funkcje w dynamicznym środowisku.
Yokogawa i NAIST pomyślnie opracowali nowy algorytm, który używa Yokogawa w zakładzie technologii sterowania i Yokogawa w wiedzę i doświadczenie współzależności między pętlami sterującymi poprawić jądro dynamicznej strategii programowania (KDPP) i NIST wzmocnienia edukacji. technologii. Algorytmów uczenia tradycyjne zbrojenie wymagają dużej ilości Szukaj przetwarzania w celu zapewnienia odpowiedniej kontroli, która jest wyzwaniem dla praktycznych zastosowań. Nowo opracowany algorytm znacznie zmniejsza ilość szkoleń, które muszą być wykonane i w związku z tym jest bardzo praktyczne. Yokogawa i NAIST potwierdziły w symulatorze roślin że przy użyciu nowy algorytm jednocześnie kontrolować cztery różne zawory podczas procesu destylacji w zakładzie produkcji octanu winylu, optymalizacji operacji znacznie przewyższa to, co jest możliwe z kontroli konwencjonalnych algorytmów lub operacji ręcznego.
Yokogawa i NAIST przeprowadzi test pojęcia (POC) w środowisku aktualne fabryki, aby potwierdzić wiarygodność faktycznego wykorzystania. Nowo opracowany algorytm został wydany w IEEE międzynarodowej konferencji w sprawie nauki automatyki i inżynierii, które odbyło się w Niemczech od 20 sierpnia do 24.
Jeśli chcesz kupić procesor silnik przetwarzania żywności, proszę zwrócić uwagę na silnik szczotki węglowe.
