JP6457382B2 - キャッシュロックを学習する機械学習器,産業機械システム,製造システム,機械学習方法および機械学習プログラム - Google Patents
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Description
・ロボットは、環境の状態を観測し、行動を決定する。
・環境は、何らかの規則に従って変化し、さらに、自分の行動が、環境に変化を与えることもある。
・行動するたびに、報酬信号が帰ってくる。
・最大化したいのは、将来にわたっての(割引)報酬の合計である。
・行動が引き起こす結果を全く知らない、または、不完全にしか知らない状態から学習はスタートする。すなわち、ロボットは、実際に行動して初めて、その結果をデータとして得ることができる。つまり、試行錯誤しながら最適な行動を探索する必要がある。
・人間の動作を真似るように、事前学習(前述の教師あり学習や、逆強化学習といった手法)した状態を初期状態として、良いスタート地点から学習をスタートさせることもできる。
2,4 機械学習器
11 産業機械(工作機械,ロボットなど)
12 制御装置(CNC装置,ロボット制御装置など)
21,41 状態観測部
22,42 学習部
23 報酬計算部
24 価値関数更新部
25,45 意思決定部
43 誤差計算部
44 誤差モデル更新部
Claims (15)
- キャッシュメモリを使用する演算処理装置を含む制御装置により産業機械の処理を制御し、前記キャッシュメモリにロックするデータを学習する機械学習器であって、
前記産業機械の状態を観測する状態観測部と、
前記状態観測部により観測された状態に基づいて、前記キャッシュメモリにロックするデータを規定する操作を学習する学習部と、を備える、
ことを特徴とする機械学習器。 - 前記状態観測部は、
前記産業機械による処理時間および処理精度の少なくとも一方を含む状態量を観測し、
前記学習部は、
前記状態観測部により観測された前記産業機械による処理時間および処理精度の少なくとも一方を含む状態量に基づいて、前記キャッシュメモリにロックするデータを決定する操作量を更新する、
ことを特徴とする請求項1に記載の機械学習器。 - 前記産業機械は、
前記制御装置により制御される所定の処理に要する時間を計測し、
前記状態観測部は、
前記所定の処理に要する時間を観測する、
ことを特徴とする請求項2に記載の機械学習器。 - 前記産業機械は、
前記制御装置により制御される所定の加工による精度を計測し、
前記状態観測部は、
前記所定の加工による精度を観測する、
ことを特徴とする請求項2または請求項3に記載の機械学習器。 - さらに、
前記学習部が学習した操作量を参照して、前記キャッシュメモリにロックするデータを決定する意思決定部を備える、
ことを特徴とする請求項2乃至請求項4のいずれか1項に記載の機械学習器。 - 前記学習部は、
前記状態観測部の出力に基づいて報酬を計算する報酬計算部と、
前記状態観測部および前記報酬計算部の出力に基づいて、前記キャッシュメモリにロックするデータの価値を定める価値関数を、前記報酬に応じて更新する価値関数更新部と、を備える、
ことを特徴とする請求項2乃至請求項5のいずれか1項に記載の機械学習器。 - 前記学習部は、
前記状態観測部の出力、および、入力された教師データに基づいて誤差を計算する誤差計算部と、
前記状態観測部および前記誤差計算部の出力に基づいて、前記キャッシュメモリにロックするデータの誤差を定める誤差モデルを更新する誤差モデル更新部と、を備える、
ことを特徴とする請求項2乃至請求項5のいずれか1項に記載の機械学習器。 - 前記機械学習器は、ニューラルネットワークを備える、
ことを特徴とする請求項1乃至請求項7のいずれか1項に記載の機械学習器。 - 前記キャッシュメモリにロックするデータは、前記演算処理装置が実行するプログラムにおける機能命令である、
ことを特徴とする請求項1乃至請求項8のいずれか1項に記載の機械学習器。 - 制御装置と、産業機械と、請求項1乃至請求項9のいずれか1項に記載の機械学習器と、を備える産業機械システムであって、
前記制御装置は、キャッシュメモリを使用する演算処理装置を含み、
前記産業機械は、前記演算処理装置が実行するプログラムに基づいて処理が制御される、
ことを特徴とする産業機械システム。 - 請求項10に記載の産業機械システムを複数備える製造システムであって、
前記機械学習器は、それぞれの前記産業機械システムに設けられ、
複数の前記産業機械システムに設けられた複数の前記機械学習器は、通信媒体を介して相互にデータを共有または交換するようになっている、
ことを特徴とする製造システム。 - 前記機械学習器は、クラウドサーバ上に存在する、
ことを特徴とする請求項11に記載の製造システム。 - キャッシュメモリを使用する演算処理装置を含む制御装置により産業機械の処理を制御し、前記キャッシュメモリにロックするデータを学習する機械学習方法であって、
前記産業機械の状態を観測し、
前記観測された状態に基づいて、前記キャッシュメモリにロックするデータを規定する操作を更新する、
ことを特徴とする機械学習方法。 - 前記産業機械の状態を観測するのは、
前記産業機械による処理時間および処理精度の少なくとも一方を含む状態量を観測し、
前記キャッシュメモリにロックするデータを規定する操作を更新するのは、
観測された前記産業機械による処理時間および処理精度の少なくとも一方を含む状態量に基づいて、前記キャッシュメモリにロックするデータを決定する操作量を更新する、
ことを特徴とする請求項13に記載の機械学習方法。 - キャッシュメモリを使用する演算処理装置を含む制御装置により産業機械の処理を制御し、前記キャッシュメモリにロックするデータを学習する機械学習プログラムであって、
前記演算処理装置に、
前記産業機械の状態を観測し、
前記観測された状態に基づいて、前記キャッシュメモリにロックするデータを規定する操作を更新する、処理を実行させる、
ことを特徴とする機械学習プログラム。
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