論文の概要: A Mini Review on the utilization of Reinforcement Learning with OPC UA
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.15113v1
- Date: Wed, 24 May 2023 13:03:48 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-05-25 15:47:21.028898
- Title: A Mini Review on the utilization of Reinforcement Learning with OPC UA
- Title（参考訳）: OPC UAを用いた強化学習の活用に関するミニレビュー
- Authors: Simon Schindler, Martin Uray, Stefan Huber
- Abstract要約: 強化学習(Reinforcement Learning, RL)は、ロボット工学、自然言語処理、ゲームプレイといった様々な分野に応用された強力な機械学習パラダイムである。
この可能性を完全に活用する鍵は、既存の産業システムへのRLのシームレスな統合である。
この研究は、このギャップを埋めるために、両方の技術の技術的な概要を簡潔に提供し、半発掘的な文献レビューを実施している。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.7188280334580197
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Reinforcement Learning (RL) is a powerful machine learning paradigm that has
been applied in various fields such as robotics, natural language processing
and game playing achieving state-of-the-art results. Targeted to solve
sequential decision making problems, it is by design able to learn from
experience and therefore adapt to changing dynamic environments. These
capabilities make it a prime candidate for controlling and optimizing complex
processes in industry. The key to fully exploiting this potential is the
seamless integration of RL into existing industrial systems. The industrial
communication standard Open Platform Communications UnifiedArchitecture (OPC
UA) could bridge this gap. However, since RL and OPC UA are from different
fields,there is a need for researchers to bridge the gap between the two
technologies. This work serves to bridge this gap by providing a brief
technical overview of both technologies and carrying out a semi-exhaustive
literature review to gain insights on how RL and OPC UA are applied in
combination. With this survey, three main research topics have been identified,
following the intersection of RL with OPC UA. The results of the literature
review show that RL is a promising technology for the control and optimization
of industrial processes, but does not yet have the necessary standardized
interfaces to be deployed in real-world scenarios with reasonably low effort.
- Abstract（参考訳）: 強化学習(Reinforcement Learning, RL)は、ロボット工学、自然言語処理、ゲームプレイといった様々な分野に適用された強力な機械学習パラダイムである。
シーケンシャルな意思決定問題を解決するために、設計は経験から学び、動的環境の変化に適応できる。
これらの能力により、産業における複雑なプロセスの制御と最適化の第一候補となる。
この可能性を完全に活用する鍵は、既存の産業システムへのRLのシームレスな統合である。
産業用通信標準であるOpen Platform Communications UnifiedArchitecture (OPC UA)はこのギャップを埋める可能性がある。
しかし、RLとOPC UAは異なる分野のものであるため、研究者は2つの技術間のギャップを埋める必要がある。
この研究は、このギャップを埋めるために、両方の技術の技術的な概要を簡潔に提供し、RLとOPC UAをどのように組み合わせて適用するかについての洞察を得るために、半発掘的な文献レビューを実施している。
この調査では、RLとOPC UAの交差に続き、3つの主要な研究トピックが特定されている。
文献レビューの結果は、RLは産業プロセスの制御と最適化のための有望な技術であるが、現実のシナリオに適度に少ない労力で展開するために必要な標準化されたインターフェースを持っていないことを示している。
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