ディーゼルエンジンのニューラルモデル化と汚染制約を持つ制御（Neural Modelling and Control of a Diesel Engine with Pollution Constraints）

田中専務

拓海先生、最近うちの現場でも「AIで排ガスを抑えつつ性能を保てる」と聞きまして、本当にそんなことが可能なのかと思っております。

AIメンター拓海

素晴らしい着眼点ですね！大丈夫、可能である一方でトレードオフと設計の工夫が要りますよ。今日は論文を例に、要点を3つで整理してお話ししますね。

田中専務

まずは結論だけ端的に教えてください。投資に値する話でしょうか。

AIメンター拓海

結論は3点です。1) ニューラルモデルを使えば複雑なエンジン挙動をデータから再現できる、2) 排ガス（opacity）を制約に含めた最適化が可能である、3) トレードオフの設計次第で実用的な効果が見込める、という点です。

田中専務

なるほど。ところで「ニューラルモデル」って現場の設備に接続して使えるものなんでしょうか。操作の手間や安全性が気になります。

AIメンター拓海

素晴らしい着眼点ですね！論文で用いたのはニューラルネットワーク（Neural Networks、NN、ニューラルネットワーク）で、これは物理方程式を全部書かなくてもデータから振る舞いを学べるモデルです。現場接続は監視・安全層を置けば可能であり、まずはオフラインで同値性（モデルの再現性）を確認する運用ステップが必要です。

田中専務

オフラインで検証するのですね。で、排ガスの

• 論文研究

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