OS03 機械学習で加速する制御理論
オーガナイザ
- 丸田 一郎 氏 (京都大学)
- 加嶋 健司 氏 (京都大学)
概要
機械学習分野の方法によって回避し得る制御分野の課題、制御分野の視点によって価値が顕れる機械学習分野の理論について情報共有を行う．
OS03 キーノート講演
深層展開を用いたモデルベース制御系設計 Model-Based Control using Deep Unfolding
講師
Masaki Ogura 氏小蔵 正輝 氏 おぐら まさき(大阪大学)
講演日時
5月19日（木） 11:45 - 12:30
講演概要
深層展開は反復型アルゴリズムの収束を加速するための深層学習技術に基づくパラメータ調整手法であり，無線信号処理などの分野において近年活発に研究が進められている．本講演では，深層展開を用いたモデルベース制御系設計手法の確立を目指した講演者らによる取り組みを紹介する．特に平均合意制御，非線形モデル予測制御，静的出力フィードバック安定化に関する結果を紹介する．また，この取り組みを始めるに至った過程を学際融合の観点から振り返ると共に，深層展開と制御理論研究の親和性についての議論を試みる．
OS03 キーノート講演
ガウス過程回帰による自己駆動型制御器の設計 Learning self-triggered controllers with Gaussian processes
講師
Kazumune Hashimoto 氏橋本 和宗 氏 はしもと かずむね(大阪大学)
講演日時
5月19日（木） 10:00 - 10:45
講演概要
ネットワーク化制御システムでは，様々なモノ（制御対象）がインターネットなどの通信ネットワークを介して制御されます．そのような制御システムでは，ネットワークの通信リソースを考慮するためにも，制御方策と通信方策の両方を適切に設計することが必要不可欠です．本講演では，特に制御対象のモデルが未知である場合を考え，ガウス過程回帰による未知モデルの学習と制御・通信方策の設計を繰り返し行うアルゴリズムについてご紹介します．