FOR UMIDDELBAR UTGIVELSE nr. 3172

Denne teksten er en oversettelse av den offisielle engelske versjonen av pressemeldingen, og den er kun ment som et praktisk referanseverktøy. Du finner detaljene og spesifikasjonene i den originale engelske versjonen. Dersom tekstene ikke stemmer overens, er det den originale engelske versjonen som gjelder.

Ny teknologi bruker modellbasert AI-læring til å kontrollere utstyr

Lærer autonomt hvordan utstyr skal kontrolleres

PDF-versjon (PDF:203.9KB)

TOKYO, 14. februar 2018Mitsubishi Electric Corporation (TOKYO: 6503) kunngjorde i dag at de har utviklet en teknologi som bruker modellbasert kunstig intelligens (AI) til å kontrollere utstyr autonomt. Teknologien til den merkevarebeskyttede AI-en Maisart* bygger modeller av utstyret gjennom gjentatt prøving og feiling og lærer deretter kontrollregler basert på disse modellene. I en demonstrasjon med en sirkelformet labyrint der målet er å drive en ball til midten av labyrinten ved å tippe og vippe labyrinten, lærte teknologien hvordan den skulle drive ballen til målet uten behov for menneskelig programmering. Mitsubishi Electrics nye teknologi, som fortsatt er under utvikling, forventes å redusere kostnadene og tiden det tar å utvikle kontrollprogrammer i fremtiden betydelig.

*Mitsubishi Electric's AI creates the State-of-the-ART in technology (Mitsubishi Electrics AI skaper det aller beste innen teknologi)

Ved hjelp av modellbasert AI lærer teknologien kontrollregler automatisk for å redusere kostnadene og tiden for systemutvikling. En tilstandsrommodell av det aktuelle systemets dynamikk læres gjennom gjentatt prøving og feiling. På grunnlag av dette lærer teknologien automatisk kontrollregler som trengs for å nå forhåndsdefinerte mål. Manuell programutvikling av mennesker for å lære bort riktige kontrolltiltak blir unødvendig, noe som bidrar til å redusere tiden og kostnadene ved å utvikle kontrollprogrammer.

Fremover vil Mitsubishi Electric fortsette med å utvikle teknologien ved å legge til økt AI-funksjonalitet for å forbedre hastigheten og nøyaktigheten til autonom læring. De vil også benytte 3D-simuleringer av det kontrollerte utstyret for å redusere tiden det tar å lære kontrollmetoder betydelig.

Merk at pressemeldingene er riktige på publiseringstidspunktet, men de kan endres uten varsel.