強化学習がいつの日か産業用ロボットの操作をどのように変えることができるか
ロボット技術の最先端では、多くの研究者や新興企業が、産業用ロボットの使用においてより高いレベルのインテリジェンスを達成するために積極的に努力しています。今日の産業用ロボットは、ロボットビジョンシステムで強化されたものでさえ、地平線上にあるものと比較して剛性があり、柔軟性がありません。
強化学習（RL）の進歩は、これまでで最も有望で実用的なロボット知能の形態の1つです。ある日、RL対応のロボットは、組織が自動化に取り組む方法を変えるかもしれません。
ロボットの強化学習とは何ですか？
RLは、ロボットが周囲の環境との繰り返しの相互作用に基づいて行動を学習できるようにするロボットプログラミングの一種です。ロボットのオペレーターは、ロボットのやり方ではなく、何をすべきかを指定してロボットをプログラムします。一連の報酬を特徴とするロボットは、その後、より厳格でない事前プログラミングとより適応性のある動作でタスクを完了することを学習します。
RLアルゴリズムには、ポリシー検索と値関数ベースの方法の2つの形式があります。過去には、ロボットは明示的な状態からアクションへの直接マッピングを学習し、後者では、ロボットは状態の値を評価し、この値に基づいて動作する中間構造を学習します。いずれにせよ、ロボット用の両方のタイプのRLは、新しいタスクを学習するためのより高度な方法を提供します。
産業用ロボットの強化学習の利点
産業用ロボットにRLを実装することには多くの潜在的な利点があります。何よりもまず、この学習手法により、ロボットははるかに複雑なタスクを実行できます。比較すると、今日のロボットは、変数に応答する余地のある近いプリセットパスに固執しますが、RL機能を備えた将来の産業用ロボットは、実行できることにおいてはるかに柔軟になります。
これらのタイプのロボットは、これまでに見たことのない動的な環境でも動作し、タスクを完了するための最良の方法をすばやく学習できます。このレベルの柔軟性により、産業用ロボットのアプリケーションが大幅に拡張されますが、プログラミングとオペレーターの介入の要件も大幅に削減され、生産性の向上に役立ちます。
産業用ロボットのRLは現在商業的に実行可能ではないかもしれませんが、次のことに目を光らせておくことは賢明です。このロボット学習の方法は、産業用ロボットに後からではなく早く革命を起こす可能性があります。
産業用ロボットと自動化テクノロジーの次の波について読み続けるには、インダストリー4.0向けのGenesisSystemsの接続された製造ソリューションスイートについて学びます。
産業用ロボット