Facilitating Reinforcement Learning for Process Control Using Transfer Learning: Overview and Perspectives

要約

Industry 4.0とSmart Manufacturingのコンテキストでは、プロセス業界の最適化と制御の分野もデジタル変換を受けています。
Deep Refurtion Learning（DRL）の台頭により、プロセス制御への適用は広範囲にわたる注目を集めています。
ただし、DRLの探査によって引き起こされる非常に低いサンプル効率と安全性の懸念は、産業環境での実際の実装を妨げています。
Transfer Learningは、DRLに効果的なソリューションを提供し、マルチモード制御シナリオでの一般化と適応性を高めます。
このペーパーでは、転送学習の観点からプロセス制御にDRLを使用することに関する洞察を提供します。
プロセス業界にDRLを適用するという課題と、転送学習を導入する必要性を分析します。
さらに、プロセス制御を強化するために、転送学習をDRLと統合する方法に関する将来の研究の方向性については、推奨事項と見通しが提供されています。
このペーパーは、プロセス業界の学者やエンジニアのために、人工知能が促進した産業規制に、有望でユーザーフレンドリーで、実装しやすく、スケーラブルなアプローチを提供することを目的としています。

要約(オリジナル)

In the context of Industry 4.0 and smart manufacturing, the field of process industry optimization and control is also undergoing a digital transformation. With the rise of Deep Reinforcement Learning (DRL), its application in process control has attracted widespread attention. However, the extremely low sample efficiency and the safety concerns caused by exploration in DRL hinder its practical implementation in industrial settings. Transfer learning offers an effective solution for DRL, enhancing its generalization and adaptability in multi-mode control scenarios. This paper provides insights into the use of DRL for process control from the perspective of transfer learning. We analyze the challenges of applying DRL in the process industry and the necessity of introducing transfer learning. Furthermore, recommendations and prospects are provided for future research directions on how transfer learning can be integrated with DRL to enhance process control. This paper aims to offer a set of promising, user-friendly, easy-to-implement, and scalable approaches to artificial intelligence-facilitated industrial control for scholars and engineers in the process industry.

arxiv情報

提供元, 利用サービス

arxiv.jp, Google