Armature učenje algoritma za automatska Optimizacija rada postrojenja
Yokogawa i Nara Instituta za naprednu znanost i tehnologiju (NAIST) najavio zajednički razvoj poboljšane učenje * algoritam za automatizirano Optimizacija rada postrojenja. Armature učenje je osnovna tehnologija u području umjetne inteligencije (AI). Zajednički razvoj ovaj algoritam pruža praktično rješenje za poboljšanje kvalitete proizvodnje i izlaz iz tvornice.
Umjetne inteligencije i strojnog učenja (ML) su podskup umjetne inteligencije. Nedavno, ocekuje se da postizanja otkrića tehnoloπkih promjena u različitim područjima, koja je pobudila široko rasprostranjena briga. AI se koristi u stvarnom životu, na primjer, autonomna vozila i plovila. Iako ML je postavljen u analizu podataka biljka, to mora dodatno proučavati od strane tvrtki i akademske institucije prije nego što se može primijeniti na automatizaciju kontrole.
Tijekom godina, Yokogawa osigurao kontrolni sustavi za razne industrije kao što su ulje, prirodni plin, kemikalije, čelika, pulpe i papira, lijek i hrana, i stekla veliku količinu tehnologije i stručnosti vezane uz biljka operacije. NAIST je istraživanje i razvoj ML-temeljen tehnologija kao što su probabilističkog rasuđivanje i gradnja postrojenja tehnike, Optimizacija kontrola i pojačanje učenje, kao i razvoj inteligentnih robota i sustavi koji obavljaju specifične funkcije u dinamičnom okruženju.
Yokogawa i NAIST uspješno razvili novi algoritam koji koristi tehnologiju kontrole Yokogawa je biljka i Yokogawa je znanje i stručnost međuovisnosti između regulacijskih krugova poboljšati programiranje dinamičke strategije kernela (KDPP) i NIST armature učenje. tehnologija. Tradicionalne armature učenje algoritama zahtijeva veliku količinu pretraživanje obrada kako bi se osiguralo odgovarajuće kontrole, što je izazov za praktične primjene. Novorazvijeni algoritam značajno smanjuje količinu treninga koji se mora obaviti i stoga vrlo praktično. Yokogawa i NAIST potvrdile na biljka simulator da koristeći novi algoritam istovremeno kontrolirati četiri različite ventili tijekom postupka destilacije u tvornici za proizvodnju vinil acetat, Optimizacija rada daleko nadmašuje ono što je moguće s konvencionalnim algoritmi ili priručnik operacije.
Yokogawa i NAIST će provoditi test koncepta (POC) u okruženju up-to-date tvornica za potvrdu pouzdanosti stvarnog korištenja. Novorazvijeni algoritam objavljen je na međunarodnoj konferenciji IEEE na automatizaciju znanosti i inženjerstva održati u Njemačkoj od 20 avgusta do 24.
Ako želite kupiti prehrambenu procesor motora, molimo vas obratite se motorna četka ugljika.
