セミナー

【ライブ配信セミナー】
生産現場における自動化を見すえた
実用的AIベースロボットマニピュレーション
~物体操作のための模倣学習・深層強化学習の適用~

開催主旨

 労働人口の減少や人件費の高騰に加え、新型コロナウィルス感染症拡大の影響から、生産自動化のニーズが格段に向上しています。自動化が達成されている工程がある一方、治工具類を用いて対象物を整定したり、ロボットが扱いやすいように作業者が対象物を整列したりする工程があり、自動化のための「お膳立て」がまだまだ必要とされています。また、モノづくり分野以外においても同様に自動化ニーズが高まっていますが、対象物が食品をはじめ非剛体物体を含み、かつ状況の多様性が大きいため、その達成はいまだに難しいです。そこで、期待が高まっているのがAIベースロボットマニピュレーション(AIマニピュレーション)です。
 本講座は、AIを用いた物体操作としてトレンドとなっている、ロボットが自律的に一般物体操作技能を獲得する強化学習と、人間がロボットに動作を教示する模倣学習を取り上げ、汎用的な物体操作の可能性を展望します。前半は筑波大学の境野先生から「高速汎用物体操作のための模倣学習」をテーマに、後半は奈良先端科学技術大学院大学の松原先生から「サンプル効率の良い強化学習・模倣学習とその応用」をテーマにそれぞれ解説いただきます。また、松原先生からは企業との共同研究による強化学習の適用例を紹介いただき、強化学習の可能性にも言及いただきます。

 本セミナーは、オンライン配信ツールZoomおよびCisco Webex Meetingsを使い、出演者自身も自宅から出演いただく形式の「Home to Home」(H2H)セミナーとなります。ご視聴方法(参加用URL等)はご登録くださいましたメールにお知らせいたします。ZOOMでの視聴が困難な方には別途、こちらの手順を参照のうえブラウザ上でご視聴ください。本方法での視聴が難しい方は、他の視聴方法をご案内いたしますので問い合わせ先のメールアドレスまでご連絡ください。なおCisco Webex Meetingsでの参加をご希望される方は、申し込みフォームの備考欄にその旨をご記載ください。

概要

日時

2020年11月19日(木)14:00~17:00
(前半14:00~15:10、後半15:20~16:50、全体の質疑応答)

受講料

22,000円(テキスト代、税込)
※1名の受講料となります。
※振込手数料は貴社でご負担願います。
※講座実施前の入金をお願いしておりますが、新型コロナウィルス感染症の影響を考慮し、講座実施後の入金にも対応しています。

主催 日刊工業新聞社
問い合わせ先 日刊工業新聞社
大阪支社 事業出版部 セミナー係
TEL : 06-6946-3382
FAX : 06-6946-3389
E-mail : seminar-osaka@media.nikkan.co.jp

講師

境野 翔 氏

松原 崇充 氏

このセミナーを申し込む

プログラム

【前半:14:00~15:10】
1.強化学習と模倣学習
 1-1 物体操作への強化学習と模倣学習の適用
 1-2 物体操作への適用にかかる課題
2.高速汎用物体操作の課題と解決に向け
 2-1 模倣学習による高速動作が難しい理由
 2-2 応答値を予測する模倣学習
 2-3 バイラテラル制御を用いた模倣学習
3.バイラテラル制御を用いた模倣学習
 3-1 バイラテラル制御を用いた模倣学習の条件
 3-2 バイラテラル制御を用いた模倣学習の実装方法
 3-3 バイラテラル制御を用いた模倣学習と各フェーズ
 3-4 バイラテラル制御を用いた模倣学習の適用効果
 3-5 人間並みの高速動作に向け
【後半:15:20~16:50】
1.導入:強化学習によるロボットの自動運転制御
 1-1 強化学習の問題設定
 1-2 トイプロブレムへの適用例
 1-3 深層強化学習
 1-4 ロボット応用への課題
2. サンプル効率を改善する方針
 2-1 方策の更新量制限
  2-1-1 動的方策計画
  2-1-2 ロボットハンド制御への適用
  2-1-3 布操作ロボットへの適用
 2-2 学習モデルの不確実性の利用
  2-2-1 ガウス過程
  2-2-2 運動支援ロボットへの適用
3. 実社会ロボットへの適用例と可能性
 3-1 酢酸ビニルモノマー製造プラントモデルへの応用事例
 3-2 小型船舶自動運転への応用事例
 3-3 ごみクレーン自動運転への応用事例
4. 新しい強化学習スキーム
 4-1 GANにもとづく敵対的模倣学習
  4-1-1 布操作ロボットへの適用
  4-1-2 天ぷら盛り付けロボットへの適用
 4-2 制約を考慮した強化学習
 4-3 物理接触への安全性を考慮した強化学習
5. まとめと展望
【ライブ配信セミナーに伴う注意事項について】⇒ 【詳細はこちら】
※必ずお読みください
(お申込みを頂いた時点でご同意頂いたとみなします)

このセミナーを申し込む

一覧へ戻る

日刊工業新聞社関連サイト・サービス

このサイトでは、アクセス状況の把握や広告配信などのためにクッキー(Cookie)を使用してしています。このバナーを閉じるか閲覧を継続した場合、クッキーの使用に同意したこととさせていただきます。なお、クッキーの設定や使用の詳細についてはプライバシーポリシーページをご覧ください。

閉じる