エイシング、AIを用いてPID制御を高度化する技術の特許を取得

～“繋がないIoT”で古典制御系の生産設備における合理化を支援～

　エッジAIアルゴリズムを開発・提供する株式会社エイシング（本社：東京都港区、代表取締役 CEO：出澤 純一）は、AIを用いてPID制御を高度化する技術の特許を取得しました。 　近年、工場におけるDXや生産設備のIoT(Internet of Things)化、スマートファクトリーの実現に向けた動きは益々熱気を帯びています。一方で、PID制御を用いた生産設備において、状態監視等はIoT化によって実現していますが、制御自体の高度化は道半ばです。本特許は、インターネットに繋がない状態であっても、PID制御にAIを搭載することで設備を知能化(Intelligence of Things)し、制御を高度化させるための技術です。



■ PID制御へAI予測器を追加する「AI-PID制御」
　PID制御は、誤差が発生してから制御量を後追いで調整する制御（フィードバック制御）です。そのため、急激な外乱等の影響を避けることが難しい、収束までに時間が掛かるといった課題があります。フィードフォワード制御という先回りで調整する制御もありますが、これには予測モデルの構築が必要であり、調整が複雑です。当社が「AI-PID制御」と呼ぶ手法では、AIを予測モデルとして用いることで高度な制御を実現します。




■ 特許技術で、運用時にもAI予測器を更新して劣化を回避
　「AI-PID制御」では、AI予測器が将来の出力値を精度良く予測することが前提となります。しかし、制御対象の特性が経年劣化等により変動すると、古いデータで構築したAI予測器の精度が低下し、制御性能まで劣化する懸念があります。予測精度を保つには、新しいデータでAI予測器を作り直し、再びチューニングする必要がありますが、運用コストが課題です。当社が提案する「リアルタイム学習 AI-PID制御」では、運用中もデータを学習することで、AI予測器の劣化を防ぎます。この特許技術を用いて、生産設備における運転開始直後の立ち上がりロスの低減や、加工精度の維持・向上を実現します。

▼「リアルタイム学習」をすることにより、AI予測器の精度劣化を回避




【リアルタイム学習 AI-PID制御のメリット】
・リアルタイムに学習することで、予測精度を保つことが可能となり、制御性能の劣化を回避できる
・新しいデータでAI予測器を作り直すよりも運用コストが低い

【特許情報】　特許第6813231号　発明の名称：制御装置、方法、プログラム及びシステム
技術詳細は、下記の特設Webサイトをご参照ください。
URL： https://aising.jp/ai-pid

株式会社エイシング
長年にわたる機械制御とAIに関する研究成果を基に2016年12月設立。2018年8月「大学発ベンチャー表彰2018～Award for Academic Startups～」における、経済産業大臣賞を受賞。2018年3月「起業家万博」にて総務大臣賞、 2017年2月株式会社日本総合研究所主催 「未来2017」最終選考会にて日本総研賞など、数多くのベンチャーアワードを受賞。末端機器で推論を行うエッジAIの中でも、推論に加え学習も可能で、より軽量なエンドポイントAIを開発・提供している。

代表取締役CEO：出澤 純一
所在地：東京都港区赤坂6丁目19番45号赤坂メルクビル1F
設立：2016年12月8日
資本金：899百万円（資本準備金を含む）
コーポレートサイト：https://aising.jp/

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情報提供元：PRTIMES
本リリースの掲載元：https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000000033.000026145.html