第64回自動制御連合講演会

福永修一氏の講演・担当セッション

OS

機械学習で加速する制御理論

11月13日（土） 11:00 -12:30

@Zoom 8

司会

丸田一郎 (京都大学),
福永修一 (東京都立産業技術高等専門学校),

11:00

- 11:15

入力に依存する状態制約の学習とモデル予測制御 Input-dependent state constraints learning and model predictive control

Yusuke Sakaguchi阪口雄亮さかぐちゆうすけ (京都大学)(Kyoto University),
Ryuta Moriyasu森安竜大もりやすりゅうた (豊田中央研究所)(Toyota Central R&D Labs),
Masayuki Kusunoki楠昌幸くすのきまさゆき (豊田自動織機)(Toyota Industries Corporation),
Kenji Kashima加嶋健司かしまけんじ (京都大学)(Kyoto University)

11:15

- 11:30

On efficient safe control based on supervisory control theory and deep reinforcement learning On efficient safe control based on supervisory control theory and deep reinforcement learning

Masahiro Konishi小西真広こにしまさひろ (大阪市立大学)(Osaka City University),
Tomotake Sasaki佐々木智丈ささきともたけ (富士通)(Fujitsu),
Kai Cai蔡凱つぁいかい (大阪市立大学)(Osaka City University)

11:30

- 11:45

ポートハミルトン系のための陰的自然方策勾配強化学習法 Implicit natural policy gradient method for port-Hamiltonian systems

Shuichi Fukunaga福永修一ふくながしゅういち ,
Yuki Iwamoto岩本有生いわもとゆうき (東京都立産業技術高等専門学校)(Tokyo Metropolitan College of Industrial Technology)

11:45

- 12:00

誘導電動機の離散値入力制御を行うDeep Q-Networkの効率的な訓練法 Efficient Training Method of Deep Q-Network for Discrete-Valued Input Control of Induction Motor

Daiki Hirabayashi平林大輝ひらばやしだいき ,
Ichiro Maruta丸田一郎まるたいちろう ,
Kenji Fujimoto藤本健治ふじもとけんじ (京都大学)(Kyoto University),
Yoshiharu Nishida西田吉晴にしだよしはる ,
Takashi Yamada山田崇やまだたかし (神戸製鋼所)(Kobe Steel)

12:00

- 12:15

自動微分を用いた深層NARXモデルのLPVシステムとしての解釈 Interpretation of deep NARX models as LPV systems using automatic differentiation

Seiya Takano高野靖也たかのせいや (慶應義塾大学)(Keio University),
Takahiro Kawaguchi川口貴弘かわぐちたかひろ (群馬大学)(Gunma University),
Satoshi Asami朝見聡あさみさとし ,
Risako Sasaki佐々木理沙子ささきりさこ (マツダ株式会社)(Mazda Motor Corporation),
Shuichi Adachi足立修一あだちしゅういち (慶應義塾大学)(Keio University)

12:15

- 12:30

最適制御器のパーソナライゼーションとニューラルネットワークによる実現 Personalized Optimal Control and its Neural Network-based Realization

Tomotaka Nii仁井智隆にいともたか (慶應義塾大学)(Keio University),
Masaki Inoue井上正樹いのうえまさき ,
Keita Hara原啓太はらけいた ()()

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