【概要】
株式会社Proxima Technology（所在地：東京都台東区、代表取締役：深津卓弥）「Smart MPC(R)」というモデル予測制御と機械学習を組み合わせた最適制御AIを用いた制御ソリューションと、そちらを産業用Raspberry Piに組み込んだオールインワン型のプロダクト「E-Smart MPC(TM)」を提供しております。今回、Smart MPC(R)のさらなる進化を追求し、Physical AIとしての提供を開始することでより一層製造現場の知能化を加速してまいります。
[画像: https://prcdn.freetls.fastly.net/release_image/74074/21/74074-21-90aa0e035f897395228c031f4464e5cd-1272x684.png?width=536&quality=85%2C75&format=jpeg&auto=webp&fit=bounds&bg-color=fff ]
【Smart MPC(R)について】
Smart MPC(R)はモデル予測制御と機械学習を組み合わせたProxima Technology独自の最適制御AIで、今までにない新たな制御ソリューションを提供することが可能です。
■Smart MPC(R)の特徴
1. むだ時間に強い（遅延があっても大丈夫）
未来の状態（予測）に基づいた適切な制御ができます。
2. 学習が早く、安定している（シミュレーターいらず）
少数データでも学習が可能であり、学習結果も安定しているため、実機で収集可能なデータで制御することができます。そのため、シミュレーターを必要とせず、一点物の製造設備に対して適用可能です。
3. 計算量が小さい
制御対象によってはRaspberry PiのCPUでも動くほど軽量です。
4. MIMO（多入力多出力）系を扱える
多入力なシステムやマルチモーダルなシステムにも適用可能です。
5. 制約条件が扱える
守らなければいけない条件を明示することができるため、ルールを守った制御が実現できます。
6. 最適化ができる
省エネや時短などの、最適化を扱うことが得意です。
【倒立振子の振り上げ動作をSmart MPC(R)で学習している様子のシミュレーション動画】
[動画1: https://www.youtube.com/watch?v=peQTAA1w0NY ]
強化学習では数百、数千回の試行錯誤を必要とする動作も、Smart MPC(R)なら10回以内で学習が収束します。
【倒立振子（実機）の振り上げ動作をSmart MPC(R)で制御している様子の動画】
[動画2: https://www.youtube.com/watch?v=K3EFsxESMLw ]
【実現したい世界：Physical AIの民主化】
Physical AIを製造現場に導入する上での最大の難点は、手に入る運転データ数の少なさにあります。現在の強化学習ベースの手法ではシミュレーターの存在が必要不可欠ではありますが、製造現場で使われている生産設備は一点物の製品が少なくなく、そのシミュレーターを一つずつ用意することはコスト的にも時間的にも現実的ではありませんでした。
Smart MPC(R)は強化学習をより簡単な2つのタスク（予測と最適化）に分解することで、解くべきタスクを簡単化し、それによって圧倒的な収束時間、すなわち収束までの学習回数の短縮化を実現しております。このことは、実機で収集可能なデータ数で運用可能なレベルまで学習を行えることを意味しており、従来ではPhysical AIの導入には必須であると考えられていたシミュレーターの必要性から解放されます。
このSmart MPC(R)の特性が、高コストな「シミュレーター作成」というプロセスの省略を実現し、Physical AIの現場への普及、すなわち民主化を実現いたします。
【お問い合わせ先】
社名 : 株式会社 Proxima Technology
住所 : 〒110-0005 東京都台東区上野5-24-16 KDX御徒町 6F
代表者 : 代表取締役 深津 卓弥
URL : https://proxima-ai-tech.com/products/e-smart_mpc.html
連絡先 : sales@proxima-ai-tech.com
