東芝AI技術カタログ

• 溶接工程の自動化／最適化
• レーザー加工の自動化／最適化

• シミュレータ上での試行錯誤により目標ビード幅からの誤差を最小化するように制御方法を学習するため、専門家によるモデル化や熟練者による教示を行うことなく制御を指摘化します。
• 一般的な強化学習を適用するだけでは溶接速度が最適化できないため、独自の学習手法（速度の影響を補正する学習更新式および報酬定義）を用いています。

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問合せの際はタイトル【東芝AI技術カタログ：強化学習によるレーザー溶接制御技術】やURLを文面に含めてください。
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参考文献：

• T. Kaneko, G. Minamoto, Y. Hirose and T. Sakai, "Reinforcement Learning for Laser Welding Speed Control Minimizing Bead Width Error", 2023 IEEE International Conference on Robotics and Automation (ICRA)