Reinforcement Learning

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接触の多いロボット作業のためのパッシビティ中心安全強化学習(Passivity-Centric Safe Reinforcement Learning for Contact-Rich Robotic Tasks)

田中専務拓海先生、最近ロボットに強化学習(Reinforcement Learning: RL)を入れる話が出てましてね。でも現場は人や装置とよく接触する作業でして。安全面が心配なんです。論文を読んだら“passivity”って言葉が出てきて、要するに何を守ればいいのかイメージが湧かなくて困りま

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スマートビルのエネルギー最適化を実現するPINN‑DT(ハイブリッド物理導入ニューラルネットワークとデジタルツイン、ブロックチェーン) PINN-DT: Optimizing Energy Consumption in Smart Buildings Using Hybrid Physics-Informed Neural Networks and Digital Twin Framework with Blockchain Security

田中専務拓海先生、最近うちの若手が『PINN‑DT』って言って盛り上がっているのですが、何のことかさっぱりでして。要するに投資に値する技術なんですか?AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね!大丈夫、一緒に整理しますよ。PINN‑DTはスマートビルのエネルギー管理を物理知識とデータで同時に

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高出力レーザーのパルス最適化を強化学習で実現する—Shaping Laser Pulses with Reinforcement Learning

田中専務拓海先生、お忙しいところ失礼します。最近部下から「レーザーにAIを使えば成果が出る」と聞かされまして、正直ピンと来ないのです。これって要するに工場の生産ラインに自動制御を入れるのと同じ話なのでしょうか。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね!大丈夫、一緒に整理していきましょう。要

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準楽観性によるミニマックス最適強化学習(MINIMAX OPTIMAL REINFORCEMENT LEARNING WITH QUASI-OPTIMISM)

田中専務拓海先生、最近部下から『新しい強化学習の論文が注目されています』と聞きまして。正直、強化学習(Reinforcement Learning、RL/強化学習)って、工場の現場にどう関係するのかピンと来ないのです。要点をざっくり教えていただけますか。AIメンター拓海素晴らしい着眼点で

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Eau De Q-Network:深層強化学習におけるニューラルネットワークの適応的蒸留 (Eau De Q-Network: Adaptive Distillation of Neural Networks in Deep Reinforcement Learning)

田中専務拓海先生、最近の論文で「Eau De Q-Network」という手法が注目されていると聞きました。弊社でも組み込み機器で推論コストを下げたいのですが、これは現場に役立ちますか。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね!Eau De Q-Networkは、学習の速さに合わせてニューラ

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アジャイル地球観測衛星スケジューリング問題に対するエネルギー効率的学習解法(An energy-efficient learning solution for the Agile Earth Observation Satellite Scheduling Problem)

田中専務拓海先生、お忙しいところ恐縮です。最近、衛星のスケジューリングでAIが役立つと聞きましたが、うちのような現場でも本当に意味があるのでしょうか。投資対効果が気になります。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね!衛星スケジューリングの最新研究は、単に観測回数を増やすだけでなく、エネル

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非定常ダイナミクスを克服する証拠主義的近似方策最適化(Overcoming Non-stationary Dynamics with Evidential Proximal Policy Optimization)

田中専務拓海先生、最近部下から「非定常環境に強い強化学習」って話を聞きましてね。うちの工場でも機械の摩耗や外注先の変動があって、同じやり方が通用しなくなる。これ、要するに何が違うんでしょうか。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね!田中専務、端的に言うと非定常というのは「時間とともにルー

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Interactive Navigation for Legged Manipulators with Learned Arm-Pushing Controller(脚部移動体に学習済みアーム押し出しコントローラを組み合わせた対話的ナビゲーション)

田中専務拓海先生、最近社内で『狭い場所でロボットが物を押して道を作る』みたいな研究の話が出まして、正直ピンと来ないのですが、これって本当に実務で使える技術なんでしょうか。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね!大丈夫、必ず分かるように噛み砕きますよ。まず要点を三つで整理します。第一に狭い

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SENSEI:基盤モデルに導かれる意味的探索による汎用ワールドモデル学習(SENSEI: Semantic Exploration Guided by Foundation Models to Learn Versatile World Models)

田中専務拓海先生、最近社内で「探索(exploration)が大事だ」と若手が言うのですが、具体的に何をするのが正解かわからず困っています。論文でSENSEIという手法が注目されていると聞きましたが、要点を教えていただけますか。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね!まず結論から言うと、