Algoritmul de învățare a armării pentru optimizarea automată a operațiilor instalației
Yokogawa și Nara Institute of Advanced Science and Technology (NAIST) au anunțat elaborarea în comun a unui algoritm îmbunătățit de învățare * pentru optimizarea automată a operațiilor instalațiilor. Consolidarea învățării este o tehnologie de bază în domeniul inteligenței artificiale (AI). Dezvoltarea în comun a acestui algoritm oferă o soluție practică pentru îmbunătățirea calității producției și a producției fabricii.
Inteligența artificială și învățarea în mașină (ML) sunt un subset al inteligenței artificiale. Recent, se așteaptă să se realizeze progrese în domeniul schimbărilor tehnologice în diverse domenii, ceea ce a provocat îngrijorări pe scară largă. AI este folosit în viața reală, de exemplu, autovehicule și bărci autonome. Deși ML a fost pus în analiza datelor despre plante, trebuie să fie studiată ulterior de companii și instituții academice înainte de a putea fi aplicată controlului automatizării.
De-a lungul anilor, Yokogawa a furnizat sisteme de control pentru diverse industrii, cum ar fi petrol, gaze naturale, produse chimice, oțel, celuloză și hârtie, medicamente și alimente, și a achiziționat o mare cantitate de tehnologie și expertiză legate de operațiunile plantelor. NAIST a cercetat și dezvoltat tehnologii bazate pe ML, cum ar fi raționalizarea probabilistică și tehnicile de inginerie a sistemelor, controlul optimizării și învățarea de întărire, precum și dezvoltarea de roboți și sisteme inteligente care îndeplinesc funcții specifice într-un mediu dinamic.
Yokogawa și NAIST au dezvoltat cu succes un nou algoritm care utilizează tehnologia de control a plantelor Yokogawa și cunoștințele și expertiza lui Yokogawa privind interdependența dintre buclele de control pentru a îmbunătăți programarea strategiei dinamice a kernelului (KDPP) și învățarea de consolidare NIST. tehnologie. Algoritmii tradiționali de învățare a armării necesită o cantitate mare de procesare a căutărilor pentru a asigura un control adecvat, ceea ce reprezintă o provocare pentru aplicațiile practice. Algoritmul nou dezvoltat reduce semnificativ cantitatea de formare care trebuie făcută și, prin urmare, este extrem de practică. Yokogawa și NAIST au confirmat pe simulatorul de plante că prin utilizarea unui nou algoritm pentru a controla simultan patru supape diferite în timpul procesului de distilare la instalația de producere a acetatului de vinil, operația de optimizare depășește cu mult ceea ce este posibil cu algoritmi de control convențional sau operații manuale.
Yokogawa și NAIST vor efectua un test de concept (POC) într-un mediu de producție actualizat pentru a confirma fiabilitatea utilizării reale. Algoritmul nou dezvoltat a fost lansat la Conferința Internațională IEEE privind Știința și Ingineria Automatizării, desfășurată în Germania în perioada 20-24 august.
Dacă doriți să cumpărați un motor de procesare a produselor alimentare, vă rugăm să acordați atenție motorului cu perie de carbon.
