미쓰비시기는 동사 AI 기술 ‘Maisart’의 하나인 역강화 학습을 활용해 사람의 조작을 적은 데이터로 효율적으로 모방 학습해 사람이 조작하고 있는 것 같은 자연스러운 동작을 기계가 실현하는 것으로 사람과의 협조가 용이해지는 ‘사람과 협조하는 AI’를 개발했다. 향후, 사람과 기계가 혼재하는 생산·물류 현장에서의 AGV나 로봇 등에 이 기술을 적용해 실증과 실운용 개발을 진행시켜 작업 효율의 향상에 공헌하는 것과 동시에 자율주행차 등에 전개를 목표로 한다.

종래, AGV 등 자동 제어된 기계와 사람이 혼재하는 공장 등의 생산 현장이나 창고 등의 물류 현장에서는 기계가 자신의 작업 효율 등을 중시해 움직이기 때문에 사람과의 협조 동작이 성립되지 않고, 맞선 상태가 되어 움직일 수 없게 되는 등 작업 효율이 저하하는 상황이 있었다. 동사는 이번에 사람의 조작을 화상에 의해 모방 학습을 하는 것으로 사람과의 협조를 용이하게 하는 ‘사람과 협조하는 AI’를 개발했다. 동사 AI 기술 ‘Maisart’의 하나인 역강화 학습에 의해 적은 교사 데이터로 효율적으로 학습해 생산·물류 현장뿐만이 아니라 자율주행차 등 사람과 기계가 혼재하는 환경에서 작업 효율의 향상에 공헌한다.

모방 학습에 의한 기계의 자연스러운 동작으로 사람과 기계가 혼재하는 환경에서의 작업 효율 향상
- 이번 개발에서는 복수의 이동체가 존재하는 환경에서 AGV에 탑재한 AI가 화상 정보에 의해 사람의 조작을 모방 학습함으로써 ‘길을 양보한다’ 등 사람이 조작하고 있는 것 같은 동작을 실현해 맞선 상태를 회피하는 것 등을 실현했다. 시뮬레이터에 의한 실험에서 기존의 제어 방식과 비교하여 작업 효율이 30 % 향상되는 것을 확인하였다.

Maisart 역강화 학습을 통해 적은 데이터로 효율적으로 학습
- 종래의 기계 학습인 ‘교사가 있는 학습’에서는 교사 데이터를 기본으로 조작 그 자체를 학습하기 위해 화상에 근거해 조작을 모방할 때에 대량의 교사 데이터가 필요하게 되어, 교사 데이터를 수집하기 위한 시간이나 비용이 들었다. 이번에 동사 AI 기술 ‘Maisart’의 하나인 역강화 학습에 의해 교사 데이터를 기반으로 스스로 최적인 조작을 추정·학습하는 것으로, 적은 교사 데이터로 효율적으로 학습하는 것이 가능하게 되었다. 모의실험에 있어서 종래의 ‘교사가 있는 학습’에서 필요했던 교사 데이터가 10분의 1 이하로 종래와 동등 이상의 모방 학습이 가능한 것을 확인했다.