微分可能最適化に基づく制御方策と収束解析（Differentiable Optimization-based Control Policy with Convergence Analysis）
田中専務拓海さん、最近現場から「AIで制御を改善できる」と聞くのですが、何が新しい技術なのかピンと来ないのです。要するに現場の設備を動かすAIを作るということですよね？AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！おっしゃる通り、現場の設備をどう動かすかが制御です。ただ今回の論文は、従来のやり
Reinforcement Learning
9568自動埋め込みサイズ探索のためのOne-Shot Supernet手法（AdaS&S: a One-Shot Supernet Approach for Automatic Embedding Size Search in Deep Recommender System）
田中専務拓海先生、最近部下から「埋め込みサイズを最適化する論文が重要だ」と言われまして、正直ピンときていないのです。これって要するに現場の計算資源を減らして精度を保つための話ですか？AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！ だいたい合っていますよ。大丈夫、一緒に整理していけば必ず理解でき
Test Where Decisions Matter: Importance-driven Testing for Deep Reinforcement Learning（意思決定が重要な箇所を検出するテスト手法）
田中専務拓海先生、お忙しいところ恐縮です。最近、部下から『強化学習（Reinforcement Learning）が生産ラインの自律制御に効く』と言われまして、ただテストにどれだけ手間がかかるかが気になっています。これって要するに本当に現場で使えるんでしょうか？AIメンター拓海素晴らしい
高次元状態表現と効率的深層強化学習を用いた交通信号制御の最適化（Optimizing Traffic Signal Control using High-Dimensional State Representation and Efficient Deep Reinforcement Learning）
田中専務拓海先生、最近部署で「信号制御をAIで改善できる」って話が出ましてね。論文のタイトルを見ただけだと大げさに感じるのですが、これって本気で現場で役に立つんですか。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！大丈夫、要点を先に3つで整理しますよ。第一に、高次元状態表現（High-Dime
Navigation with QPHIL: Quantizing Planner for Hierarchical Implicit Q-Learning（ナビゲーションとQPHIL：階層的暗黙Q学習のための量子化プランナー）
田中専務拓海先生、お聞きしたい論文があると部下に言われたのですが、オフラインで動くロボの長距離ナビの話だと聞きました。正直、難しくて何が新しいのか掴めません。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！この研究は「長距離の経路をどう安定して計画するか」を変えた研究
未知の離散時間線形システムに対するスケーリング方策反復に基づく強化学習（Scaling policy iteration based reinforcement learning for unknown discrete-time linear systems）
田中専務拓海先生、最近部下が「強化学習で制御を自動化できます」と言い出して、正直ついていけません。要点だけ教えてくださいませんか。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！大丈夫、順を追って説明しますよ。今回は「既存の制御設計のハードルを下げる」研究で、現場導入の観点で重要なポイントを3つ
人間のフィードバックからの強化学習を改善する報酬再配分（R3HF: Reward Redistribution for Enhancing Reinforcement Learning from Human Feedback）
田中専務拓海先生、お時間よろしいでしょうか。部下から「RLHFって新しい評価手法が出た」と報告を受けまして、正直ピンと来ていません。これってうちの製造業にも使えるものなんですか。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！大丈夫、RLHF（Reinforcement Learning fro
デジタルカズン選択のカバレッジ解析 — Coverage Analysis for Digital Cousin Selection
田中専務拓海先生、最近部下からQラーニングって聞くんですが、うちみたいな製造現場で本当に効果があるんでしょうか。どこから手を付ければ投資対効果が出るのか不安でして。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！Q-learning（Qラーニング）は強化学習、つまりロボットや制御系が試行錯誤で最
原子力発電所の故障条件に対するファジー強化学習LSTM長期予測モデル（A Fuzzy Reinforcement LSTM-based Long-term Prediction Model for Fault Conditions in Nuclear Power Plants）
田中専務拓海先生、最近部下が「PHMを導入すべきだ」と言い出しまして、何やら長期予測で故障を早期発見する論文があると聞きました。正直、数式やモデルの話が多くて理解が追いつきません。まず結論だけ端的に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！結論を3点でお伝えします。1
強化学習の可視化診断ツールRLInspect（RLInspect: An Interactive Visual Approach to Assess Reinforcement Learning Algorithm）
田中専務拓海さん、最近部下から強化学習という言葉を聞くのですが、うちの現場にも関係ありますか。何をどう評価するものなのか、正直よくわからなくて。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！強化学習は試行錯誤で学ぶ仕組みですから、結果の見方が大事ですよ。今日はRLInspectという、学習過程