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実システム制御への応用

ディープラーニングの応用例深層強化学習

実システム制御への応用とは、ゲームの中だけでなく、現実のロボットや設備の制御に強化学習を使う取り組みのことです。

ロボットアームの物体つかみ、データセンターの冷却の最適化、製造装置の調整などが例です。人が制御則を書き下すのが難しい問題に向きます。

現実では試行に時間と費用がかかり、失敗が機器の故障につながるため、シミュレーションの活用が重要になります。