AI最大の課題「フレーム問題」解決の糸口をグリッドが開発！強化学習とアンサンブル学習を連携 米国物理学協会発刊学術誌が掲載 - ロボスタ ロボスタ - ロボット情報WEBマガジン株式会社グリッドは、エネルギー分野における「不確実な環境における深層強化学習による最適化」の開発に成功した。これは現在のAIにとって最大の課題のひとつとされている「フレーム問題」を解決する糸口になる、と言う。そして、その成果を、米国物理学協会が発刊する「Journal of Renewable and Sustainable Energy」に評価され、論文が掲載されたことを発表した。 この発見・開発をもとに、このAI技術を将来の電力需要や天候を予測しながら、365日分の効率的な電力の需給計画を算出することへの実用化を進める。同社はそれに合わせて、報道関係者向け説明会を開催した。 「不確実な環境」でも機能するAIの開発に成功 AIは過去のデータやパターンを学習し、画像を識別したり、将来を予測したりと、識別や認識技術を進化させた。今では将来の状況を踏まえて最善な選択をおこなう人間の意識決定に寄
