ドーナツ形状をしたトカマク型核融合炉での実際のプラズマに対し、AIの一種である深層強化学習による制御手法を適用、成果を実証した。

GTソフィーは、ソニーAIとポリフォニー・デジタル(PDI)(東京都江東区)、ソニー・インタラクティブエンタテインメント(SIE)が開発した深層強化学習...

AIシステムには物体ごとに指の動きを教えるのではなく、経験を通して最適な価値関数を学習するモデルフリー強化学習アルゴリズムを採用。

AIの強化学習により太陽光発電の需要家設備の消費電力に追従し、パワコンや蓄電池を制御できる。

囲碁などでは、勝敗を基準とした強化学習により、目標が明確である。... AIは、基本的に「学習」したことは実行できるが、「学習」していないことは、実行できないといえる。自動車の運転技術を「学習」させれ...

アルファ碁は人間が打った囲碁の棋譜3000万局面を基にして、ディープラーニング(深層学習)と強化学習という2種類の機械学習の手法を用いて世界チャンピオンに勝つまで強くなった。... そ...

人工知能(AI)分野で使われる強化学習で行う計算を対象にし、同じ性質の古典的アルゴリズムに比べ、計算速度と探索可能な空間規模がそれぞれ優れていることを理論的に確かめた。将来、組み合わせ...

畳み込みニューラルネットワーク(CNN)を利用した強化学習での形状認識技術により、従来は難しかった2ミリメートル以下の薄リブや複雑形状の大物部品の3Dスキャニングも可能。

AIエリアには自社製の製品検査AI、強化学習AIなどを紹介。

国際電気通信基礎技術研究所(ATR)と米カリフォルニア州立大学ロサンゼルス校、香港大学は、成功と失敗の試行錯誤の結果が意識下に作用することで、ヒトの脳が報酬を得るための行動を合理的に選...

グリッドはAIの深層強化学習を活用し、業務をすべて網羅する形で膨大な組み合わせの中から最適なアルゴリズムを開発した。

従来の周辺車両予測は道路形状ごとに大量の予測AIモデルが必要だったが、道路形状を一般化した幾何学的な特徴をディープラーニング(深層学習)することで高精度な予測を実現した。 &#...

電通国際情報サービス(ISID)は、共同で人工知能(AI)の応用研究を進めるアラヤ(東京都港区)と、深層強化学習による建設機械の自動...

製造業の設計開発への適用などで先駆けてきたAIソリューションや深層学習(ディープラーニング)などの技術を全社ビジネスに横展開し、新規事業創出のドライバー(推進力)とする...

試行錯誤を重ねて力の出し方を学習するAI技術「強化学習」を、大林組技術研究所本館内の橋に設置した「アクティブ・マスダンパー(AMD)」と呼ぶ振動低減装置に試験適用し、高い制振効果を確認...

【日立/強化学習で最適化】 課題は制御管理システムの肥大化だ。... そこで日立製作所は強化学習を用いた運用最適化を研究する。... 事前計画よりもデータから強化学習した方...

深層強化学習を利用したAIでマスダンパーの動きを制御する。 ... 実験では、居住性能を示す値が従来のAMDによる最適制御と比べて、深層強化学習によるAIモデルの場合で約半分を示した...

調査に参加したプロジェクトマネジャーの多くは、生産性を向上させるAI技術としてロボットによるプロセス自動化、機械学習、強化学習を挙げ、品質を向上させるAI技術としては、アンチバイアス・ソリューション、...

NECは熟練者の意図を学習し、意思決定を模倣する人工知能(AI)技術を開発した。... 新技術は「逆強化学習」と呼ぶフレームワーク(枠組み)をNEC独自のアルゴリズムで...

参加者は車両を制御する「強化学習」モデルを作製、アップロードして走行時間を競う。