東芝AI技術カタログ
スケジューリング
グラフ構造深層強化学習による設備計画策定技術
AIで電力系統設備の維持・更新コストを削減できます。
- ・設備投資計画などのコスト最小化問題へ応用できる強化学習のアプローチです。複雑な構造をもった最適化対象のデータを、独自のグラフニューラルネットワークに入力し、深層強化学習の枠組みでモデルを学習、報酬最大化（コスト最小化）問題を解くことができます。
応用先
- ・電力系統の設備更新計画作成など
ベンチマーク・強み・実績
- モデル系統を用いた数値実験で、モンテカルロシミュレーションと比較して、設備投資のコスト+メンテナンスコストを10%削減できることを確認。
問い合わせ窓口
問合せの際はタイトル[東芝AI技術カタログ:グラフ構造深層強化学習による設備計画策定技術]やURLを文面に含めてください。
本技術は研究開発中のためご要望にすぐに対応できない可能性があります。
参考文献：