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J-GLOBAL ID：202202287117541744   整理番号：22A0526903

船舶海洋工学分野におけるAI化の検討 第4回 深層強化学習による避航操船の獲得と実証実験

著者 (1件)： 橋本博公 (大阪府大 大学院工学研究科)
資料名： Kanrin  (Kanrin)
号： 100  ページ： 30-34  発行年： 2022年01月10日 
JST資料番号： G0174B  ISSN： 1880-3725  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 解説  発行国： 日本 (JPN)  言語： 日本語 (JA)

抄録/ポイント： ・深層強化学習を用いた避航操船の獲得手法及び2020年12月に大阪湾で実施した実船によるAIの実証実験について紹介。
・実船実験の実施に際しては,安全・安心の確保が最優先であるため,ハードや通信異常などのトラブルが発生した場合に備えてFMEAによるリスク解析を事前に実施。
・実証実験では目的地と避航対象船を状況に応じて決定し,インタフェイスからウェイポイントの緯度経度うぃ入力した後にAIによる自動操船が開始され,一連の操船行動を確認。

シソーラス用語： *避航 ,  *操船 ,  *強化学習 ,  機械学習 ,  人工知能 ,  *実証実験 ,  湾 ,  大阪府 ,  FMEA ,  リスク分析 ,  船舶工学 ,  *自動化
準シソーラス用語： *自動操船 ,  *深層強化学習 ,  船舶海洋工学 ,  大阪湾 ,  *避航操船

分類 (3件)： 航海と実務  (TD01020F) ,  航海計器,航法装置,電気設備  (QJ04020P) ,  人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (7件)： 船舶海洋工学 ,  AI ,  深層強化学習 ,  避航 ,  操船 ,  獲得 ,  実証実験