Autonomous AI

自律AI

アラヤの目指す自律AI

AIの多くは、人が行っている作業の手順を教える必要があります。そこでアラヤでは、深層強化学習を活用。人が教えなくてもロボットやドローンなどが自ら状況を判断し、与えられたタスクを遂行(「自律的」に動く)できる技術・プロダクトの開発を進めています。この技術と「エッジAI」により、作業の自動化が難しかった分野への導入を目指しています。

お掃除ロボットの例

機械による自動化
機械による自動化
自律AI
自律AI

強化学習とは?

自律AIの実装では、基本的に強化学習をベースにしたアルゴリズムを使用します。強化学習とは、エージェント(ロボットやドローンなど)が環境に対して行動し、その結果として環境から得られる報酬をもとに、どのようなポリシーで動くと最も大きい報酬を得られるのか。これらを試行錯誤しながら学習するという機械学習の手法のひとつです。人間が目的に合わせて適切な報酬を設定することで、「目的を達成する」行動についてのポリシーをエージェントに学習させることができます。

強化学習

活用事例

自律エージェント(深層強化学習)をさまざまな用途で社会実装していきます。

ドローンによる危険場所の点検
ドローンによる危険場所の点検
建設機械の自動運転
建設機械の自動運転
協働ロボットによる製造プロセス高度化
協働ロボットによる製造プロセス高度化
空調の最適運転
空調の最適運転
ゲームの自動プレイ
ゲームの自動プレイ
オンラインサービスでの戦略的レコメンド
オンラインサービスでの戦略的レコメンド

具体事例:ビジョンベースの自律ドローン

課題
人間の操縦士の操作では効率が悪く、数自体も不足している。またドローンは、GPSなどを用いた自動飛行は存在するものの、屋内や一部の屋外ではGPSが使えない。撮影対象の構造が複雑であったり、環境が動的に変化するような状況には対応できない。
目標とするソリューション
インフラの点検
鉄塔、ビル、橋梁の壁面を撮影できるように、または構造物に取り付けられたボルトなどの部品を撮影できるように飛行する。視覚情報を利用するため、GPSの使用が困難な場面でも利用可能。

インフラの点検
警備・災害時の人の捜索
人が隠れられる場所は、位置やカメラアングルを変えるなどして、網羅的な監視ができるように飛行。また、災害によって現地の状況が大きく変わってしまった場合でも、自立的に探索・学習を行い、捜索を継続できる。
警備・災害時の人の捜索