論文の概要: Reinforcement Learning on Reconfigurable Hardware: Overcoming Material Variability in Laser Material Processing

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.19102v1
• Date: Fri, 31 Jan 2025 12:51:55 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-03 14:01:14.493418
• Title: Reinforcement Learning on Reconfigurable Hardware: Overcoming Material Variability in Laser Material Processing
• Title（参考訳）: 再構成ハードウェアによる強化学習:レーザ加工における材料変数の克服
• Authors: Giulio Masinelli, Chang Rajani, Patrik Hoffmann, Kilian Wasmer, David Atienza,
• Abstract要約: 本研究では,実時間実行を実現するためにフィールドプログラマブルゲートアレイ上に実装された,レーザプロセス制御のための新しいリアルタイム強化学習手法を提案する。 具体的には、このアルゴリズムは各一意な表面特性に対する正しいパワープロファイルを学習し、手動の最適定電力戦略よりも大幅に改善された。 このアプローチは、レーザープロセスの自動化と最適化において大きな進歩を示し、複数の産業で応用される可能性がある。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.958366734801974
• License:
• Abstract: Ensuring consistent processing quality is challenging in laser processes due to varying material properties and surface conditions. Although some approaches have shown promise in solving this problem via automation, they often rely on predetermined targets or are limited to simulated environments. To address these shortcomings, we propose a novel real-time reinforcement learning approach for laser process control, implemented on a Field Programmable Gate Array to achieve real-time execution. Our experimental results from laser welding tests on stainless steel samples with a range of surface roughnesses validated the method's ability to adapt autonomously, without relying on reward engineering or prior setup information. Specifically, the algorithm learned the correct power profile for each unique surface characteristic, demonstrating significant improvements over hand-engineered optimal constant power strategies -- up to 23% better performance on rougher surfaces and 7% on mixed surfaces. This approach represents a significant advancement in automating and optimizing laser processes, with potential applications across multiple industries.
• Abstract（参考訳）: 材料特性や表面条件の異なるレーザープロセスでは、一貫した処理品質の確保が困難である。 自動化によってこの問題を解決する上で有望なアプローチもあるが、それらはしばしば所定の目標に依存しているか、シミュレーション環境に限定されている。 これらの欠点に対処するために,フィールドプログラマブルゲートアレイ上に実装された,レーザプロセス制御のための新しいリアルタイム強化学習手法を提案する。 各種表面粗さを有するステンレス鋼試料のレーザ溶接試験による実験結果から, 報奨工学や事前設定情報に頼ることなく, 自律的適応性が確認された。 具体的には、アルゴリズムは各ユニークな表面特性について正しいパワープロファイルを学習し、手動の最適定数パワー戦略よりも大幅に改善され、より粗い表面では最大23%、混合表面では7%の性能が向上した。 このアプローチは、レーザープロセスの自動化と最適化において大きな進歩を示し、複数の産業で応用される可能性がある。

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