【儀表儀表網 儀表研發】橫河電機公司和奈良科學技術研究院大學(NAIST)宣布，聯合開發了一種強化學習*算法，可用于工廠操作的自動優化。強化學習是人工智能(AI)領域中的一項基本技術，該算法的聯合開發為提高工廠的生產質量和產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，近在各個領域都有望實現技術變革的突破，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已經被投入到工廠數據分析中，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、醫藥食品等各行業提供了控制系統，并獲得了與工廠操作相關的大量技術和專門知識。 NAIST一直研究和開發基于ML的技術，如概率推理及系統工程技術、優化控制和強化學習等，同時開發能夠在動態環境中執行特定功能的智能機器人和系統。
橫河和NAIST已經成功開發出一種新算法，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，改進內核動態策略編程(KDPP)、NIST的強化學習技術。傳統的強化學習算法需要大量的搜索處理來保證恰當的控制，這對實際應用是一個挑戰。新開發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已經在工廠模擬器上證實，通過在醋酸乙烯生產工廠的蒸餾過程中使用新算法同時控制四個不同的閥門，優化操作遠遠超出了用常規控制算法或手動操作可能實現的范圍。
橫河和NAIST將在一個新的工廠環境中進行(POC)概念試驗，確認實際使用的可靠性。新開發的算法已經在8月20日至24日德國舉行的IEEE自動化科學與工程會議上發布。
(原文標題：橫河電機和奈良科學技術研究院大學(NAIST)聯合開發適用于工廠操作自動優化的強化學習算法)
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