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オフラインでもAIでPID制御を高度化させるための技術をエイシングが開発

最終更新日:2021/10/18

エイシングは、AIを用いてPID制御を高度化する技術の特許を取得しました。インターネットに繋がない状態であっても、PID制御にAIを搭載することで設備をIoT化し、制御を高度化させるための技術です。

このAIニュースのポイント

  • エイシングは、AIを用いてPID制御を高度化する技術の特許を取得
  • オフラインの場合でもPID制御にAIを搭載することで設備をIoT化し、制御を高度化させるための技術
  • リアルタイム学習で、予測精度を保つことが可能となり、新しいAIモデルを作り直すよりも低コスト

エッジAIアルゴリズムを開発・提供する株式会社エイシングは、AIを用いてPID制御を高度化する技術の特許を取得しました。近年、工場におけるDXや生産設備のIoT(Internet of Things)化、スマートファクトリーの実現に向けた動きは益々熱気を帯びています。一方で、PID制御を用いた生産設備において、状態監視等はIoT化によって実現していますが、制御自体の高度化は道半ばです。本特許は、インターネットに繋がない状態であっても、PID制御にAIを搭載することで設備を知能化(Intelligence of Things)し、制御を高度化させるための技術です。

PID制御は、誤差が発生してから制御量を後追いで調整する制御(フィードバック制御)です。そのため、急激な外乱等の影響を避けることが難しい、収束までに時間が掛かるといった課題があります。フィードフォワード制御という先回りで調整する制御もありますが、これには予測モデルの構築が必要であり、調整が複雑です。当社が「AI-PID制御」と呼ぶ手法では、AIを予測モデルとして用いることで高度な制御を実現します。

「AI-PID制御」では、AI予測器が将来の出力値を精度良く予測することが前提となります。しかし、制御対象の特性が経年劣化等により変動すると、古いデータで構築したAI予測器の精度が低下し、制御性能まで劣化する懸念があります。

予測精度を保つには、新しいデータでAI予測器を作り直し、再びチューニングする必要がありますが、運用コストが課題です。当社が提案する「リアルタイム学習 AI-PID制御」では、運用中もデータを学習することで、AI予測器の劣化を防ぎます。この特許技術を用いて、生産設備における運転開始直後の立ち上がりロスの低減や、加工精度の維持・向上を実現します。

リアルタイムに学習することで、予測精度を保つことが可能となり、制御性能の劣化を回避でき、新しいデータでAI予測器を作り直すよりも運用コストを低く抑えられます。

出典:PR TIMES

AIsmiley編集部

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