 |
| ภาพจาก Tokyo University of Science (Japan) |
นักวิจัยในญี่ปุ่นได้เสนอแนวทางการเรียนรู้ของเครื่อง (machine learning) เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพการผสมของไหล (fluid) สำหรับการไหลแบบราบ
นักวิจัยใช้การเรียนรู้การแบบเสริมแรง (reinforcement learning) หรือ RL ซึ่งตัวแทนอัจฉริยะ (intelligent agent) ดำเนินการในสภาพแวดล้อมเพื่อทำให้รางวัลสะสมมีค่าสูงสุด
Masanobu Inubushi แห่งมหาวิทยาลัยวิทยาศาสตร์แห่งโตเกียวกล่าวว่าโปรแกรมดังกล่าว "ระบุการควบคุมการไหลที่มีประสิทธิภาพ ซึ่งจบลงด้วยการผสมที่รวดเร็วแบบทวีคูณโดยไม่ต้องมีความรู้มาก่อน"
วิธีการ RL ยังช่วยให้เกิดการถ่ายโอนการเรียนรู้ที่มีประสิทธิภาพของ "เครื่องผสม" ที่ผ่านการฝึกอบรมมาแล้ว ซึ่งช่วยลดเวลาและค่าใช้จ่ายในการฝึกอบรมได้อย่างมาก
อ่านข่าวเต็มได้ที่: Tokyo University of Science (Japan)
ไม่มีความคิดเห็น:
แสดงความคิดเห็น