Tokio, Japón - 22 de agosto de 2018
Yokogawa Electric Corporation / Corporación Eléctrica Yokogawa
Instituto de Ciencia y Tecnología de Nara
Yokogawa Electric Corporation / Corporación Eléctrica Yokogawa (TOKYO: 6841) y el Instituto de Ciencia y Tecnología de Nara (NAIST) anuncian que han desarrollado conjuntamente un algoritmo de aprendizaje por refuerzo* que puede utilizarse para la optimización automática de las operaciones de planta. El aprendizaje por refuerzo es una técnica fundamental empleada en el campo de la inteligencia artificial (IA), y el desarrollo conjunto de este algoritmo promete ser una solución práctica para la mejora de la calidad y el volumen de producción en las plantas.
La IA y el aprendizaje automático (AM), un subconjunto de la IA, han suscitado una gran atención como resultado de los recientes avances que prometen una Transformación tecnológica en diversos campos. La IA se está poniendo en práctica, por ejemplo, para automatizar la conducción de automóviles y las maniobras de barcos. Aunque el ML ya se está utilizando en el análisis de datos de plantas, las empresas y las instituciones académicas deben seguir investigando antes de que pueda ponerse en práctica en aplicaciones de control automatizado.
A lo largo de los años, Yokogawa ha suministrado sistemas de control a un amplio abanico de industrias, como las del petróleo, el gas, los productos químicos, la siderurgia, la pulpa y el papel, los productos farmacéuticos y la alimentación, y ha adquirido una gran cantidad de tecnologías y Experiencia relacionadas con el funcionamiento de las plantas. El NAIST, por su parte, se ha dedicado a la investigación y el desarrollo de técnicas basadas en el ML, como la inferencia probabilística, así como de técnicas del sistema Ingeniería, como el control de optimización y el aprendizaje por refuerzo, con el objetivo de desarrollar robots y sistemas inteligentes capaces de desempeñar funciones específicas en un entorno dinámico.
Yokogawa y el NAIST han logrado desarrollar un nuevo algoritmo, aprovechando las tecnologías de control de plantas de Yokogawa, así como sus conocimientos y Experiencia sobre las interdependencias entre bucles de control, para mejorar la Programación Dinámica de Políticas del Núcleo (KDPP), la tecnología de aprendizaje por refuerzo del NAIST. Los algoritmos convencionales de aprendizaje por refuerzo requieren una enorme cantidad de procesamiento de búsqueda para garantizar controles adecuados, lo que plantea dificultades para su uso práctico. El algoritmo recién desarrollado reduce considerablemente la cantidad de entrenamiento que hay que realizar, por lo que resulta muy práctico. Yokogawa y NAIST ya han confirmado en un simulador de planta que, utilizando el nuevo algoritmo en un proceso de destilación en una planta de producción de acetato de vinilo para controlar simultáneamente cuatro válvulas diferentes, se puede conseguir un funcionamiento óptimo muy superior al que es posible con un algoritmo de control convencional o mediante operación manual.
Yokogawa y el NAIST realizarán una prueba de concepto (PoC) en un entorno real de planta para confirmar su idoneidad para el uso práctico.
El algoritmo recién desarrollado se dará a conocer hoy en la Conferencia Internacional del IEEE sobre Ciencia e Ingeniería de la Automatización, que se celebra en Alemania del 20 al 24 de agosto.
* Un método de ensayo y error mediante el cual los agentes informáticos aprenden qué acciones maximizarán una recompensa.
Sobre Yokogawa
Founded in 1915, Yokogawa engages in broad-ranging activities in the areas of measurement, control, and information. The industrial automation business provides vital products, services, and solutions to a diverse range of process industries including oil, chemicals, natural gas, power, iron and steel, and pulp and paper. With the life innovation business the company aims to radically improve productivity across the pharmaceutical and food industry value chains. The test & measurement, aviation, and other businesses continue to provide essential instruments and equipment with industry-leading precision and reliability. Yokogawa co-innovates with its customers through a global network of 113 companies spanning 61 countries, generating US$3.8 billion in sales in FY2017. For more information, please visit www.yokogawa.com.
Acerca de NAIST
El Instituto de Ciencia y Tecnología de Nara (NAIST) es una universidad nacional japonesa situada en la Ciudad de la Ciencia de Kansai, una región fronteriza entre Nara, Osaka y Kioto. Fundado en 1991, el NAIST constaba de escuelas de posgrado en tres áreas integradas: ciencias de la información, ciencias biológicas y ciencias de los materiales. En 2018, el NAIST se sometió a una organización Transformación para continuar la investigación en estas áreas y, al mismo tiempo, promover la investigación interdisciplinaria y la educación a través de los campos tradicionales. Con esta nueva organización de una sola escuela de posgrado, el NAIST se esfuerza por avanzar con los objetivos de realizar investigación de vanguardia en áreas de frontera y formar a los estudiantes para que se conviertan en los líderes del mañana en ciencia y tecnología.
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