新しい技術・サービスの創造に
自社での研究開発

導入事例

導入企業様の声を紹介します。

株式会社Preferred Networks様

  • シミュレーションで学習できたプロセスをロボットで実証 Deep Reinforcement Learning

    シミュレーションで学習できたプロセスをロボットで実証するのに、教育版レゴ®マインドストーム®EV3を活用。
    オフィス内でコンパクトに検証することができました。
    IoTにフォーカスしたリアルタイム機械学習・深層学習のビジネス活用を手掛ける株式会社Preferred Networks。
    ロボットがゼロから動作を学習し、信号がなくてもぶつからずに走行することができるようになることを、教育版レゴ®マインドストーム®EV3を用いて実証しました。

ロボットで実証

動画の見どころ

左側の画面でマークされている車が右折カーブの手前で減速する様子(右画面の白いバーのところが、ブレーキのところで赤くなっています。
ニューラルネットはブレーキが最も多く報酬が得られると推測していることがわかります)。速い速度ほど報酬は大きいですが、カーブを曲がりきれず壁にぶつかってしまうので学習が進むとカーブ手前でのみ減速するようになります。

写真、動画提供:株式会社Preferred Networks

強化学習

このデモにおけるロボットは、強化学習という手法で学習しました。強化学習では、目標とするロボットの最適な動きを正解として与える代わりに、ロボットの各行動に対して報酬を与えます。今回の課題では、道にそって速い速度で進んだときにプラスの報酬を、壁や他の車にぶつかったり、道を逆走したときにマイナスの報酬(罰)を与えています。
ロボットはどのように行動するとどれくらいの報酬が得られそうかを学習していき、最も多くの報酬が得られそうな行動を選択することで、結果的に最適な行動をとることができるという仕組みです。

詳しくはこちらをご覧ください。

マイナビニュース記事はこちらをご覧ください。

株式会社アイ・エル・シー様

  • スマート制御プラットフォームでロボット制御

    シミュレーションのみではなく実機を動かすことで、開発したアプリケーションの価値を分かりやすく伝えることができます。
    GUI・制御の開発環境のデファクトスタンダード化を目指す、組込み特化型ソフトウェアメーカーのリーディングカンパニーである株式会社アイ・エル・シー。すべての機器をシームレスに連携するスマート制御プラットフォームである、『SEP』(Smart Embedded Platform: スマート制御プラットフォーム)の活用デモンストレーションとして、液晶付ボードから教育版レゴ®マインドストーム®EV3、プリンターを制御しています。

SEPでロボット/制御ボード/プリンターを連動させ、m2mを実現

動画の見どころ

このデモでは、ロボット (教育版レゴ マインドストーム EV3) と液晶付のボードの両方にSEPが搭載されています。
また、ボードには制御プログラム(画面右に表示)が搭載されており、ロボットとボードの間は無線(WiFi)でつながっています。
ロボットの前面についているタッチセンサーが障害物に衝突すると、ボード上の制御プログラムはSEPをとおしてその情報を読み取り、ロボットの動きを停止させるとともに、プリンターに印刷を行います。

写真、動画提供:株式会社アイ・エル・シー様

このようにSEPを使うことにより、メーカー/種類さえ異なる機器をシームレスに接続し、更に他の機器が持つ機能をリモート制御するアプリケーションを簡単に作成することができます。
SEPは、IoT、M2Mを実現する画期的なプラットフォームとして、注目されています。

詳しくはこちらをご覧ください。

日立製作所様

日立製作所の人工知能技術「Hitachi AI Technology/H」

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