바카라 먹튀 Corporation (본사 : Minato-Ku, Tokyo; 대통령 : Hasuwa Kenji)은 AI 기술 중 하나 인 강화 학습 (※ 1)을 적극적인 대량 댐퍼 (AMD) (aMD)에 적용하는 방법을 공동으로 개발했습니다. Shiibashi Toruo)는 활성 질량 댐퍼 (AMD) (※ 2)로, 바카라 먹튀 Corporation Technology Research Institute의 본관 내부의 다리에 설치된 AMD에서 테스트 될 수 있음을 확인했습니다.

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 이론에 기초하여 결정되었지만 실제로는 장치의 기능에 적응할 수있는 최적의 제어 방법과 다양한 흔들리는 패턴이 명확하지 않았다.

이번에는 바카라 먹튀 Corporation이 Laboro.ai와 협력하여 Bridge AMD에 강화 학습을 적용한 최초의 업계에서 장비 기능과 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.

AMD가없는 경우, 기존 이론의 경우 및 강화 학습의 경우, 다리의 중심에서 발 뒤꿈치가 들어 올려지고 낮추는 발 뒤꿈치 흥분이 수행되고, 다리의 끝 사이에 사람이 앞뒤로 걷고, 그래프를 비교할 수 있고, 우리는 Heel Exections와 Beassection의 경우, 보행 흥분이 수행됩니다. 기존 이론.