ギリアのAIテクノロジー » 深層強化学習
環境とのやり取りを通じて、目的を達成するための行動パターンを学習する手法を利用した技術です。
製造業を中心に幅広い業界で威力を発揮
深層強化学習は、具体的な⾏動に対する教師データを必要とせず、シミュレーション環境を用いた学習により⻑期的な戦略を構築できる技術です。
例えば、製造業においては、リソースの制約や生産工程・搬送情報を⼊⼒することで、コストやスケジュール、ルート、配置などを最適化する計画の立案がAIの深層強化学習によって可能になります。また、ゲーム開発分野ではデバッグに利用するなど、幅広い業界で深層強化学習テクノロジーが活用されています。
例えば、製造業においては、リソースの制約や生産工程・搬送情報を⼊⼒することで、コストやスケジュール、ルート、配置などを最適化する計画の立案がAIの深層強化学習によって可能になります。また、ゲーム開発分野ではデバッグに利用するなど、幅広い業界で深層強化学習テクノロジーが活用されています。
業務の最適化を深層強化学習でサポートします
交通状況に応じた判断と行動が求められる自動車の自動運転や、広告主にとっての費用対効果を最大化する広告配信の最適化など、深層強化学習の活用シーンは多岐にわたります。
ギリアは「スケジュール最適化」「配置最適化」「ルート最適化」などの場面で業務をサポートします。人材の最適配置や資材の最適調達、計画業務など、あらゆるビジネス分野への適用をご提案しており、シミュレーション環境がない場合でも柔軟に対応することが可能です。
ギリアは「スケジュール最適化」「配置最適化」「ルート最適化」などの場面で業務をサポートします。人材の最適配置や資材の最適調達、計画業務など、あらゆるビジネス分野への適用をご提案しており、シミュレーション環境がない場合でも柔軟に対応することが可能です。
