AI를 사용하는 구조를위한 진동 제어 기술 개발

진동 제어 효과 강화 학습을 사용하여 기존의 방법을 초과

보도 자료

무료 슬롯 게임 (본사 : Tokyo, Minato-Ku; 대통령 : Hasuwa Kenji)는 AI 기술 중 하나 인 강화 학습 (※ 1)을 적극적으로 대량 댐퍼 (AMD)에 적용하는 방법을 공동으로 개발했습니다 Shiibashi Toruo)는 활성 질량 댐퍼 (AMD) (※ 2)로, 무료 슬롯 게임 Technology Research Institute의 메인 빌딩 내의 다리에 설치된 AMD에서 테스트 할 수 있음을 확인하여 높은 진동 감쇠 효과를 달성 할 수 있음을 확인했습니다

(왼쪽) 기술 연구소의 본관에있는 다리, (오른쪽) AMD 외부

다리 중앙에 설치된 AMD는 사람이 걷는 사람으로 인한 흔들림을 감지 할 때 무게에 수직 힘을 적용하여 다리의 흔들림을 억제하는 장치입니다 중량에 적용되는 힘의 크기는 컴퓨터가 수시로 센서 값을 사용하여 브리지의 흔들림을 가장 억제 할 수있는 제어 규칙이라는 계산 방법에 의해 결정됩니다 이전에, 제어 규칙의 매개 변수 및 제어 방법은 이론을 기반으로 결정되었지만 실제로는 장치의 기능에 맞게 조정될 수있는 최적의 제어 방법이 명확하지 않았습니다

브리지에 설치된 AMD의 간단한 다이어그램

이번에는 무료 슬롯 게임이 Laboroai와 협력하여 AMD에 강화 학습을 적용한 최초의 업계였으며, 장치의 능력과 실제 환경에 따라 진동을 제어 할 수있었습니다 전통적인 이론적 방법과 달리 강화 학습은 반복적 인 시행 착오를 통해 전력을 창출하는 방법을 배우는 것이 포함됩니다 처음에는 무작위 힘을 사용하지만 교량 흔들림이 억제 될 때 힘을 적용하는 방법을 배우면 교량 흔들림을 점차적으로 억제 할 수 있습니다 이 시행 착오는 컴퓨터에서 실제 교량 흔들림을 시뮬레이션하여 수행되지만 시뮬레이션 단계에서 시스템은 장비의 기능과 실제 환경을 통합하도록 교육을받습니다 따라서, 기존 이론에 기초한 방법이 적용된 경우보다 실제 환경에 더 적합한 힘을 생산할 수 있으며, 결과적으로 더 높은 진동 감진 효과를 달성 할 수있다

학습 전에 교량의 무게와 스윙 (왼쪽)에 적용되는 강도, (오른쪽) 학습 후

AMD가없는 경우, 기존 이론의 경우, 그리고 강화 학습의 경우, 다리의 중심에서 발 뒤꿈치가 들어 올려지고 낮아지는 발 뒤꿈치 흥분이 수행되며, 다리의 끝 사이를 앞뒤로 걷고 그래프를 비교할 수있는 보행 흥분이 수행됩니다 기존 이론

그래프 (왼쪽) 발 뒤꿈치 여기, (오른쪽) 보행 흥분을 사용한 실험 결과 비교

AMD는 지진과 바람으로 인해 고층 건물의 흔들림을 줄일 수 있습니다 무료 슬롯 게임은 또한 건물 맨 위에있는 AMD에 강화 학습을 개발하고 적용하여 미래에 실용적으로 만들 것입니다

 
  • *1 강화 학습
    이론에 관계없이 시행 착오를 통해 최적의 행동을 배울 수있는 방법 Go 및 Shogi와 같은 많은 게임은 인간의 게임을 능가했지만 분야를 개발하고 있으며 건설 산업뿐만 아니라 업계에서도 실질적인 사례가 거의 없습니다
  • *2 활성 질량 댐퍼 (AMD)
    대상 구조에 부착 된 무게를 적극적으로 이동시켜 대상 구조의 진동을 줄이는 기술

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