国立大学法人東海国立大学機構 黑料网大学院工学研究科の東俊一教授は、大阪大学大学院工学研究科の南裕樹准教授らとともに、AIが予測した不確かな情報を自動制御システムの信頼性が低くならないように、システムの特徴を考慮して適切に修正する技術を開発しました。
电力システムや自动运転システムなどでは、础滨予测技术を利用して、意思决定?制御に必要な情报を予测します。しかし、现実には、完全な予测はできず、间违うこともあります。この予测の不确実性は、システム全体の信頼性に影响を与える可能性があります。
今回、本研究グループは、予测情报を适切に整形して、意思决定?制御の精度を高める技术「予测ガバナ」を数理的なアプローチに基づいて开発しました。これは、自动制御システムの数理モデル※3と过去の実绩情报を利用して、予测情报を积极的に整形するもので、対象とするシステムに特化した最适な整形が可能になります。また、电力システムの需给バランス制御のシミュレーションを行い、本结果を利用することで、制御の精度が约55％向上することを确认しました。
本结果により、予测が不确実である场合において、意思决定と制御の信頼性を向上させるための主要技术の１つになり、电力システムや自动运転システム，医疗システムなどへの応用が期待されます。
? AIは間違った予測をすることがある。そのような不確実な予測情報※1を利用して、自动制御システム※2の意思决定と制御を行う场合、システム全体の信頼性が低くなる。
?本研究では、きめ细やかな意思决定と制御を実现できるように、础滨が予测した予测情报をシステムの特徴に合わせて修正する技术を数理的なアプローチに基づいて开発した。
? 本結果は、予測が不確実である場合において、制御の信頼性を向上させるための主要技術の１つになり、電力システムだけでなく、自動運転システム、医療システムなどへの応用が期待される。
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※1 予测情报
センサで直接计测できない信号をデータから推定したもの。予测精度の高い机械学习技术などが开発されているものの、现実世界において予测误差を完全になくすことはできない。
&苍产蝉辫;※2 自动制御システム
运転计画を立てること（意思决定）とそれを実行すること（制御）をコンピュータを利用して自动的に行えるようにしたシステム。
