요꼬가와전기는 엣지 컨트롤러를 위한 강화학습 서비스의 출시를 발표했다. OpreX™ Realtime OS 기반 머신 컨트롤러(e-RT3 Plus)를 위한 자율 제어 서비스는 FKDPP(Factorial Kernel Dynamic Policy Programming) 강화 학습 AI 알고리즘을 활용하며 최종 사용자 요구 사항에 따라 패키지 소프트웨어와 선택적 컨설팅 서비스 및 교육 프로그램으로 구성된다. 이 소프트웨어는 전 세계적으로 출시될 예정이며 컨설팅 및 교육 프로그램은 일본에서 우선 제공되고, 추후 일본 외 국가에서도 제공될 예정이다. 개발 배경 실제 플랜트의 물리적, 화학적 및 기타 공정의 복잡성을 고려했을 때, 여전히 베테랑 운영자의 개입이 필요한 분야가 많으며 이러한 영역을 제어하는 것은 종종 어렵고 제품 품질과 수익성에 직접적인 영향을 미친다. 기존 제어 기술로는 PID 제어와 APC가 있다. PID 제어 또는 APC를 사용하여 복잡한 제어를 달성하는 것은 때로는 조정 작업이 필요하며, 이는 상당한 시간과 노력이 요구된다. 또한 플랜트 운영의 일부 영역은 PID 제어 또는 APC에 적합하지 않아 제어값 입력 시 작업자의 판단에 따른 수동 제어가 필
요꼬가와 전기와 JSR이 AI로 화학 공장을 35일 동안 자율적으로 운영하는 세계 최초의 현장 테스트를 성공리에 마쳤다고 밝혔다. 이번 테스트는 강화학습 기반 AI를 실제 공장에 안전하게 적용할 수 있다는 것과, 이 기술이 기존 제어 방식(PID 제어 또는 APC)의 성능을 능가하고 지금까지 필요했던 공장 작업자의 판단에 따른 밸브 수동 조작까지 제어할 수 있다는 것을 입증했다. 이 보도자료에 기술된 이니셔티브는 일본 경제산업성의 2020년 산업 안전 고도화 보조금 프로그램 추진 프로젝트로 선정됐다. 공정 산업의 제어는 정유, 석유화학, 고성능 화학, 섬유, 철강, 제약, 식품 및 수자원 등 광범위한 분야에 이용된다. 이런 업종에서는 화학 반응을 비롯한 다양한 요소들에 대해 매우 높은 수준의 신뢰가 필요하다. 이번 현장 테스트에서 사용된 AI 솔루션은 제품의 품질을 보장하는 동시에 증류탑의 액체를 적절한 수위로 유지하면서 폐열을 열원으로 최대한 활용하는 데 필요한 복잡한 조건을 성공적으로 처리했다. 그 결과 품질 안정화, 높은 수율 달성, 에너지 절약이 가능했다. 비, 눈 등의 다양한 기상 조건은 대기 온도를 급격하게 변화시켜 제어 상태를 방해할 수 있는 주