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HOME有料会員向けトップ > 《日経Robo》確率的制御:不正確な制御が学習を助ける

日経Robotics 2017年10月号

AI最前線

《日経Robo》確率的制御:不正確な制御が学習を助ける

PFN岡野原氏によるAI解説:第27回

  • 岡野原 大輔=Preferred Networks 取締役副社長
  • 2017/09/10 00:00
  • 1/2ページ

出典:日経Robotics、2017年10月号、pp.34-35(記事は執筆時の情報に基づいており、現在では異なる場合があります)

本記事はロボットとAI技術の専門誌『日経Robotics』のデジタル版です

 現在の多くの制御が最適制御によって実現されている。これは、制御の挙動そのものの悪さまたは良さを表すコスト関数を設定し、このコスト関数を最小化することで制御を行うものである。

 この場合、制御ははじめに最適制御によって軌道などの計画を立て、次にその計画に沿って実行される。例えば、ものをつかむような軌道を生成したい場合は開始点と終了点、速度や加速度などの制約条件の下でコスト関数を最小化するような経路を前もって求め、実行中にはその経路をトラックするようにして制御を実現する。実行中に、外力やノイズなどによって計画から外れそうになると、計画に戻るようにフィードバックが掛かる。これにより、何回繰り返しても全く同じ正確な作業が実現される。

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