お知らせ

2020年9月28日

人と対話的に設計可能な人工知能「バイラテラルAI」を慶應義塾大学と共同開発(プレスリリース)

株式会社東京自働機械製作所
慶應義塾大学

株式会社東京自働機械製作所と慶應義塾大学理工学部 桂 誠一郎研究室は、人と対話的に設計可能な人工知能「バイラテラルAI」の基盤技術の開発に成功しました。 現在利用が進んでいる一般的な人工知能技術は、計算過程の物理的意味の解釈が困難であり、生成されたモデルがブラックボックス化されてしまうという問題点があります。 「バイラテラルAI」は、設計者があらかじめ用意した要素群を用いて最適化を行う手法であり、AIによる演算結果を随時確認しながら対話的にモデルを生成することができます。 対話的な設計を行うことで、これまでに人間の培ってきた「知識・経験・技能」とAIの「大規模・高速演算力」の効果的な協働が可能になります。 そのため、人間の暗黙知、経験則や熟練技能等を物理的意味が明確な数式に基づく形でモデル化することができ、ノウハウデータベースやスキルデータベースとして蓄積することができます。 データベース化されたノウハウやスキルは、将来的なロボットや産業機械の作業領域拡大や、人材の育成・訓練などへの利活用が可能になります。 今後は、「バイラテラルAI」の製造現場への導入を行い、工場のインテリジェント化・自動化を推進し、ものづくりの持続可能性の向上を目指していきます。

人と対話的に設計可能な人工知能「バイラテラルAI」

本研究成果は、IEEE Journal of Emerging and Selected Topics in Industrial Electronics、IEEJ Journal of Industry Applications に掲載されました。


・プレスリリース全文へのリンク

プレスリリース


・論文掲載サイトへのリンク

Issei Takeuchi, Seiichiro Katsura “Hierarchical Abstraction of Compensator for Reaction Torque Observer Based on Element Description Method,” IEEE Journal of Emerging and Selected Topics in Industrial Electronics
DOI: 10.1109/JESTIE.2020.3014860

https://ieeexplore.ieee.org/document/9161363/


Issei Takeuchi, Masakazu Egawa, Satoshi Nishimura, Seiichiro Katsura “Abstraction of Thermal Welding System based on Element-Description Method,” IEEJ Journal of Industry Applications
DOI: 10.1541/ieejjia.9.530

https://www.jstage.jst.go.jp/article/ieejjia/9/5/9_530/_article/-char/ja/


・この件に関するお問い合わせ先

株式会社 東京自働機械製作所 設計開発部(栗林)

TEL:04-7152-2125

E-mail:kuribayashi@tam-tokyo.co.jp


慶應義塾広報室(澤野)

TEL:03-5427-1541

E-mail:m-pr@adst.keio.ac.jp



以上