論文の概要: Transfer Learning as an Enabler of the Intelligent Digital Twin
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2012.01913v1
- Date: Thu, 3 Dec 2020 13:51:05 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-05-23 14:48:54.027033
- Title: Transfer Learning as an Enabler of the Intelligent Digital Twin
- Title（参考訳）: 知的ディジタルツインの実現手段としてのトランスファーラーニング
- Authors: Benjamin Maschler, Dominik Braun, Nasser Jazdi, Michael Weyrich
- Abstract要約: デジタルツインは、仮想コミッショニング、障害予測、再構成計画など、多くの分野で有益であると説明されてきた。
本稿では,知的デジタルツインを用いた多段階産業移行学習のユースケースについて述べる。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: Digital Twins have been described as beneficial in many areas, such as
virtual commissioning, fault prediction or reconfiguration planning. Equipping
Digital Twins with artificial intelligence functionalities can greatly expand
those beneficial applications or open up altogether new areas of application,
among them cross-phase industrial transfer learning. In the context of machine
learning, transfer learning represents a set of approaches that enhance
learning new tasks based upon previously acquired knowledge. Here, knowledge is
transferred from one lifecycle phase to another in order to reduce the amount
of data or time needed to train a machine learning algorithm. Looking at common
challenges in developing and deploying industrial machinery with deep learning
functionalities, embracing this concept would offer several advantages: Using
an intelligent Digital Twin, learning algorithms can be designed, configured
and tested in the design phase before the physical system exists and real data
can be collected. Once real data becomes available, the algorithms must merely
be fine-tuned, significantly speeding up commissioning and reducing the
probability of costly modifications. Furthermore, using the Digital Twin's
simulation capabilities virtually injecting rare faults in order to train an
algorithm's response or using reinforcement learning, e.g. to teach a robot,
become practically feasible. This article presents several cross-phase
industrial transfer learning use cases utilizing intelligent Digital Twins. A
real cyber physical production system consisting of an automated welding
machine and an automated guided vehicle equipped with a robot arm is used to
illustrate the respective benefits.
- Abstract（参考訳）: デジタル双子は、仮想コミッション、障害予測、再構成計画など、多くの分野で有益であると説明されている。
人工知能機能を備えたDigital Twinsの買収は、これらの有益なアプリケーションを大きく拡大したり、全く新しい分野のアプリケーションを開くことができる。
機械学習の文脈では、トランスファーラーニングは、以前に獲得した知識に基づいて新しいタスクを学習するための一連のアプローチである。
ここでは、機械学習アルゴリズムのトレーニングに必要なデータや時間を減らすために、知識をライフサイクルフェーズから別のフェーズに転送する。
インテリジェントなデジタルツインを使用すると、学習アルゴリズムは物理システムが存在する前に設計フェーズで設計、構成、テストされ、実際のデータが収集できます。
実際のデータが利用可能になったら、アルゴリズムは単に微調整されなければならず、コミッショニングが大幅にスピードアップし、コストのかかる修正の可能性が低下する。
さらに、Digital Twinのシミュレーション機能を使用することで、アルゴリズムの応答をトレーニングしたり、強化学習を使用するために、稀な障害を事実上注入する。
ロボットを教えることで 現実的に実現できます
本稿では,知的デジタルツインを用いた多段階産業移行学習のユースケースについて述べる。
ロボットアームを備えた自動溶接機と自動誘導車両とからなる実際のサイバー物理生産システムを用いて、それぞれの利点を説明する。
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