Thuật toán học tăng cường để tối ưu hóa tự động các hoạt động của nhà máy
Học viện Khoa học và Công nghệ tiên tiến Yokogawa và Nara (NAIST) đã công bố phát triển chung một thuật toán học tập nâng cao * để tối ưu hóa tự động các hoạt động của nhà máy. Học tăng cường là một công nghệ cơ bản trong lĩnh vực trí tuệ nhân tạo (AI). Sự phát triển chung của thuật toán này cung cấp một giải pháp thực tế để cải thiện chất lượng sản xuất và sản lượng của nhà máy.
Trí tuệ nhân tạo và máy học (ML) là một tập hợp con của trí tuệ nhân tạo. Gần đây, nó được dự kiến sẽ đạt được những bước đột phá trong thay đổi công nghệ trong các lĩnh vực khác nhau, điều này đã gây ra mối quan tâm rộng rãi. AI đang được sử dụng trong cuộc sống thực, ví dụ, xe tự hành và thuyền. Mặc dù ML đã được đưa vào phân tích dữ liệu thực vật, nó phải được nghiên cứu thêm bởi các công ty và tổ chức học thuật trước khi có thể áp dụng vào điều khiển tự động hóa.
Trong những năm qua, Yokogawa đã cung cấp các hệ thống kiểm soát cho các ngành công nghiệp khác nhau như dầu mỏ, khí đốt tự nhiên, hóa chất, thép, bột giấy và giấy, thuốc và thực phẩm, và đã có được một lượng lớn công nghệ và chuyên môn liên quan đến hoạt động của nhà máy. NAIST đã nghiên cứu và phát triển các công nghệ dựa trên ML như lý thuyết xác suất và kỹ thuật kỹ thuật hệ thống, kiểm soát tối ưu hóa và học tập củng cố, cũng như phát triển các robot và hệ thống thông minh thực hiện các chức năng cụ thể trong môi trường năng động.
Yokogawa và NAIST đã phát triển thành công một thuật toán mới sử dụng công nghệ điều khiển nhà máy của Yokogawa và kiến thức và chuyên môn của Yokogawa về sự phụ thuộc lẫn nhau giữa các vòng điều khiển để cải thiện lập trình chiến lược động lực hạt nhân (KDPP) và học tập củng cố NIST. Công nghệ. Các thuật toán học tăng cường truyền thống đòi hỏi một lượng lớn xử lý tìm kiếm để đảm bảo kiểm soát thích hợp, đây là một thách thức cho các ứng dụng thực tế. Thuật toán mới được phát triển làm giảm đáng kể số lượng đào tạo phải được thực hiện và do đó rất thực tế. Yokogawa và NAIST đã xác nhận trên thiết bị mô phỏng nhà máy rằng bằng cách sử dụng thuật toán mới để điều khiển đồng thời bốn van khác nhau trong quá trình chưng cất tại nhà máy sản xuất vinyl acetate, hoạt động tối ưu hóa vượt xa những gì có thể với thuật toán điều khiển thông thường hoặc thao tác thủ công.
Yokogawa và NAIST sẽ tiến hành thử nghiệm khái niệm (POC) trong môi trường nhà máy cập nhật để xác nhận độ tin cậy của việc sử dụng thực tế. Thuật toán mới được phát triển đã được phát hành tại Hội nghị Quốc tế về Khoa học và Kỹ thuật Tự động hóa được tổ chức tại Đức từ ngày 20 đến 24 tháng 8.
Nếu bạn muốn mua một động cơ xử lý chế biến thực phẩm, xin vui lòng chú ý đến động cơ bàn chải carbon.
