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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2018-03-08 15:25 DNN-MPC:モデル予測制御のためのハードウェア指向Deep Neural Networks ○本田健太郎・岩谷直樹（九工大）・広津鉄平・中村敏明・堀口辰也（日立）・田向 権（九工大）  SIS2017-60 |
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| 抄録 | （和） | システムの制御手法の一つに，制御対象の予測モデルを用いたモデル予測制御がある.しかし，現実に は，定式化困難な制御対象が数多く存在する.本研究では，センサで感知できる数値だけを元にした深層学習(Deep Neural Network)による制御対象のモデリングを行なった.また，深層学習は計算量が多いため，リアルタム制御を行 うには高速な計算が必要になる.そこで，低消費電力で高速計算が可能な，Field Programmable Gate Array(FPGA) の導入を目指し，本稿では，FPGA 導入に向けたアルゴリズムの改良について，その手法と検証実験の報告を行う. |
| （英） | Model Predictive Control (MPC) is one of the control systems, where it uses "predictive model" to control objects. However, it is difficult to formulate and create predictive models for control targets in practical. In this study, we employ Deep Neural Networks(DNNs) to generate a predictive model with using only sensor values. Due to the high computation costs of DNNs, they are time consuming. In order to realize real time processing, high speed processing is required. Therefore, to allow real time processing with low power consumption, we introduce Field Programmable Gate Arrays. This paper proposes a modified algorithm of a predictive model using DNNS for FPGA implementation. | |
| キーワード | （和） | 深層学習 / モデル予測制御 / Field Programmable Gate Array / / / / / |
| （英） | Deep Learning / Deep Neural Networks / Model Predictive Control / Field Programmable Gate Arrays / / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 117, no. 482, SIS2017-60, pp. 17-22, 2018年3月. | |
| 資料番号 | SIS2017-60 | |
| 発行日 | 2018-03-01 (SIS) | |
| ISSN | Print edition: ISSN 0913-5685 Online edition: ISSN 2432-6380 | |
| 著作権に ついて |
技術研究報告に掲載された論文の著作権は電子情報通信学会に帰属します．(許諾番号：10GA0019/12GB0052/13GB0056/17GB0034/18GB0034) | |
| PDFダウンロード | SIS2017-60 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | SIS |
| 開催期間 | 2018-03-08 - 2018-03-09 |
| 開催地（和） | 名城大学天白キャンパス |
| 開催地（英） | Meijo Univ. Tempaku Campus |
| テーマ（和） | ソフトコンピューティング，一般 |
| テーマ（英） | Soft Computing, etc. |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | SIS |
| 会議コード | 2018-03-SIS |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | DNN-MPC:モデル予測制御のためのハードウェア指向Deep Neural Networks |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | DNN:-MPC: A Hardware oriented Deep Neural Networks for Model Predictive Control |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | 深層学習 / Deep Learning |
| キーワード(2)（和/英） | モデル予測制御 / Deep Neural Networks |
| キーワード(3)（和/英） | Field Programmable Gate Array / Model Predictive Control |
| キーワード(4)（和/英） | / Field Programmable Gate Arrays |
| キーワード(5)（和/英） | / |
| キーワード(6)（和/英） | / |
| キーワード(7)（和/英） | / |
| キーワード(8)（和/英） | / |
| 第1著者 氏名（和/英/ヨミ） | 本田 健太郎 / Kentaro Honda / ホンダ ケンタロウ |
| 第1著者 所属（和/英） | 九州工業大学 (略称： 九工大) Kyushu Institute of Technology (略称： Kyutech) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | 岩谷 直樹 / Naoki Iwaya / イワヤ ナオキ |
| 第2著者 所属（和/英） | 九州工業大学 (略称： 九工大) Kyushu Institute of Technology (略称： Kyutech) |
| 第3著者 氏名（和/英/ヨミ） | 広津 鉄平 / Teppei Hirotsu / ヒロツ テッペイ |
| 第3著者 所属（和/英） | 株式会社日立製作所研究開発グループ (略称： 日立) Hitachi, Ltd., Research & Development Group (略称： HITACHI) |
| 第4著者 氏名（和/英/ヨミ） | 中村 敏明 / Toshiaki Nakamura / ナカムラ トシアキ |
| 第4著者 所属（和/英） | 株式会社日立製作所研究開発グループ (略称： 日立) Hitachi, Ltd., Research & Development Group (略称： HITACHI) |
| 第5著者 氏名（和/英/ヨミ） | 堀口 辰也 / Tatuya Horiguchi / ホリグチ タツヤ |
| 第5著者 所属（和/英） | 株式会社日立製作所研究開発グループ (略称： 日立) Hitachi, Ltd., Research & Development Group (略称： HITACHI) |
| 第6著者 氏名（和/英/ヨミ） | 田向 権 / Hakaru Tamukoh / タムコウ ハカル |
| 第6著者 所属（和/英） | 九州工業大学 (略称： 九工大) Kyushu Institute of Technology (略称： Kyutech) |
| 第7著者 氏名（和/英/ヨミ） | / / |
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| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2018-03-08 15:25:00 |
| 発表時間 | 25分 |
| 申込先研究会 | SIS |
| 資料番号 | SIS2017-60 |
| 巻番号（vol） | vol.117 |
| 号番号（no） | no.482 |
| ページ範囲 | pp.17-22 |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2018-03-01 (SIS) |
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