| 大会名称 |
| 2021年 総合大会 |
| 大会コ－ド |
| 2021G |
| 開催年 |
|
2021
|
| 発行日 |
|
2021-02-23
|
| セッション番号 |
|
N-1
|
| セッション名 |
|
非線形問題
|
| 講演日 |
|
2021/3/12
|
| 講演場所(会議室等) |
|
Meeting 20
|
| 講演番号 |
|
N-1-19
|
| タイトル |
|
強化学習を用いたマイコン制御ロボットアーム間の物体移動評価
|
| 著者名 |
|
◎山岸善治, 金子竜也, 百瀬 啓, 赤井 恵, 浅井哲也,
|
| キーワード |
|
エッジコンピューティング, 強化学習, ハードウェア, ロボットアーム, マイクロコントローラー
|
| 抄録 |
|
強化学習は機械学習の１つである。強化学習は、正解が分からない問題や直接定義できない問題でも学習可能であることや、環境の前知識がなくても学習可能であることが最大の特徴と言える。しかし強化学習は、未だ多くの課題を抱えているため、私たちの日常に普及するまでに至っていない。その課題の１つに、今世界中で進められている強化学習の研究のほとんどがソフトウェア指向であることが挙げられる。私たちはハードウェア指向を用いることにより、巨大なCPUやGPUを必要としない、エッジコンピューティング向けの強化学習を構想し、マイコン制御のロボットアームで実装した。
|
| 本文pdf |
|
PDF download
|
