エクサは、2020年7月、デジタルツインを利用した自動化システムの短期構築を実現するためのフレームワーク「Rapid Agent Training Framework（以下RATF）」を開発しました。
AI学習の効率化を支えるフレームワーク＜RATF＞の概要
RATFは、
- IoTでエンハンスされた デジタルツインを利用しAI学習の短期化を実現します。
- シンプルな３つのAIで自動化システムを構成しフレキシビリティとポータビリティを向上させます。
近年、デジタルツイン技術を活用したシステムの構築が注目を集めています。
現実システムの精巧なレプリカを仮想システムとして構築し、その仮想システムにおける分析結果を現実システムで活用することによって、デジタルツインではより高いレベルのシステムの最適化、効率化を実現することができるようになります。
IoTとAIを統合したデジタルツインは社会、産業、生活のあらゆる分野で変革をもたらします。RATFは様々なニーズに合わせたAI開発を支援し、その変革を推進します。
RATF（Rapid Agent Training Framework）のご紹介動画
AI学習の短期化と効率化を実現
RATFでは、システムを役割の異なる複数のAIで構成するとともに、現実システムのデジタルツインである仮想世界を学習の場として利用します。
- システムをシンプルな複数のAIで構成することで学習を容易にし、役割毎のスケーラビリティとポータビリティを向上
- 必要最小限の仮想システムを現実システムのデジタルツインとして AI学習用に構築し、現実システムで起こる外乱（ノイズ）を取り除き学習の短期化を実現
- AIが狙った通りの役割を学習できるように仮想システムを拡張することでさらに学習の確実性を向上
AIを利用する自動化システム開発の効率化と稼働後の変更への柔軟な対応が可能
RATFでは、現実システムとそのデジタルツインである仮想世界をIoTによって同期させた上で、AIは仮想システム内で認知・判断し、現実システムで行動します。
- 現実システムにAIが認知・判断するための追加設備は不要であり、仮想システム内に追加するのみ
- システム稼働後の現実システムの変更も仮想システムの変更とAIの再学習によって迅速かつ安全に対応可能
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