Fugu-MT 論文翻訳(概要): Modern Machine Learning Tools for Monitoring and Control of Industrial Processes: A Survey

論文の概要: Modern Machine Learning Tools for Monitoring and Control of Industrial Processes: A Survey

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2209.11123v1
Date: Thu, 22 Sep 2022 16:08:34 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2022-09-23 14:52:20.923242
Title: Modern Machine Learning Tools for Monitoring and Control of Industrial Processes: A Survey
Title（参考訳）: 産業プロセスのモニタリングと制御のための最新の機械学習ツール:調査
Authors: R. Bhushan Gopaluni, Aditya Tulsyan, Benoit Chachuat, Biao Huang, Jong Min Lee, Faraz Amjad, Seshu Kumar Damarla, Jong Woo Kim, Nathan P. Lawrence
Abstract要約: 現代の機械学習ツールは、大規模で非線形な監視と制御の問題に利用できる。この記事では、プロセス産業におけるアプリケーションに関する最近の結果について調査する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 7.4147825973386645
License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
Abstract: Over the last ten years, we have seen a significant increase in industrial data, tremendous improvement in computational power, and major theoretical advances in machine learning. This opens up an opportunity to use modern machine learning tools on large-scale nonlinear monitoring and control problems. This article provides a survey of recent results with applications in the process industry.
Abstract（参考訳）: 過去10年間で、産業データの増加、計算能力の大幅な向上、機械学習における大きな理論的進歩が見られた。これにより、大規模な非線形監視および制御問題にモダンな機械学習ツールを使用する機会が開ける。この記事では、プロセス産業におけるアプリケーションに関する最近の結果について調査する。

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