劉教授の研究開発で特徴的なのは、人工知能(AI)技術の「深層強化学習(DRL)」を活用している点だ。... ディープラーニング(深層学習)同様、理解や行...

三菱電機は産業用ロボットの軌道生成に人工知能(AI)技術の強化学習を応用して動作時間を半減した。... まず既存の軌道生成ソフトで軌道を計算し、これを初期軌道として動作時間が短くなるよ...

強化学習の父、リチャード・サットン教授などアルバータ大学の世界的なAI研究者15人が在籍する頭脳の宝庫で、囲碁の名人を破ったAlphaGoで有名な英ディープマインドが初の海外研究所の場所に選んだほどだ...

ディープラーニング(深層学習)による物体検出とロボアーム制御を連携し、アームが物体を検出し、対象物を把持する一連機能を実現した。 深層学習でカメラ画像から対象物を検出...

深層学習などの複雑な学習モデルは内部で情報をどう処理したのかわかりにくい。... その上でシミュレーションを回しながら強化学習にかけ、異常からの最短復帰手順を求める。... マニュアルからの絞り込みは...

高橋達二准教授による「トップダウン制約からの強化学習と社会学習」など4人が研究概要を紹介し、その後、「人間並みの仮説生成・検証の能力の実装のためには何が鍵か?」

機械学習の一種である強化学習のアルゴリズムを開発した。学習回数を従来よりも大幅に抑えられるため実用化を見込める。プラントの操業では機械学習をデータ解析に導入しているが、自動制御には活用できていないとい...

AIは神戸大が、強化学習と深層学習(ディープラーニング)を応用して開発。

果樹収穫ロボットがイチゴやトマトの実を検出する際に深層学習を使ったり、簡単な迷路を解く経路探索に深層強化学習を使ったりと、各研究室が培ってきたロボット技術に深層学習が試されている。 ...

今後は遺伝的アルゴリズムと強化学習を融合し、シールド機運転制御とセグメント配置を同時に行うAIを開発する。

人工知能(AI)分野で昨今、注目の機械学習の一つである「強化学習」。... AIの「強化学習」は、失敗と成功を繰り返しながら報酬が最大化する方法を学び、能力を向上させる。

利用するAI技術は試行錯誤しながらこつをつかむ「深層強化学習」。

AI技術の一つである強化学習を医療ビッグデータ(大量データ)に応用する方法論を開発する。

アトラスは高度な認識を実現するディープラーニング(深層学習)と、試行錯誤で行動を学ぶ強化学習を組み合わせた「深層強化学習」を駆使し、自動運転車が仮想空間で運転状況を学ぶための教育環境と...

米アルファベット傘下の英ディープマインドは、トレーニングを行った一つの深層強化学習エージェントをもとに、トレーニングしていないほかの多数のエージェントがそれぞれの作業を効率的にこなせる分散型人工知能&...

三菱電機のAI「マイサート」の特徴である少ない学習量で学べるという要素と、作業の失敗を繰り返して良好な結果をディープラーニング(深層学習)が学ぶ「深層強化学習」を活用した。

その一環で、高度な認識を実現するディープラーニング(深層学習)と、試行錯誤で行動を学ぶ強化学習を組み合わせた「深層強化学習」を駆使し、自動運転車が仮想空間で運転状況を学ぶための教育環境...

AI教育に実世界データと疑似データ双方を使うことで実世界データだけの教育より50倍の早さで学習できる。... AI教育環境「アトラス」は、仮想現実(VR)と人を結ぶインターフェースや3...

加えて、深層学習とか強化学習といったニューラルネットワーク設定の自動化技術が登場し、さらにそれらを使うのもクラウドで簡単になり、具体的にどういうことをやるのかというイメージが広く理解されてきた。......

「大量データのディープラーニングと強化学習を組み合わせて『深層強化学習』が実現したとはいうものの、まだ強化学習が未成熟で何十万回も繰り返しデータを集めないといけない。強化学習において事前学習として次元...