Vitesco Technologies、パワートレイン制御に深層強化学習を適用
「Reinforcement Learning Toolbox を使用したことで、開発期間が大幅に短縮されました。強化学習エージェントを迅速にプロトタイピングし、生成することができたのは、このツールボックスのおかげです。」
主な成果
- 強化学習エージェントの迅速なプロトタイピングと、開発期間の短縮
- Simulink を使用した最先端のプラントモデリング
- 強化学習アルゴリズムのドキュメンテーションと例を使用してすぐに開始可能
- MathWorks のエキスパートが提供する専用の電話サポートにより、技術的な問題を迅速に解決
あらゆるタイプの車両に対応した電化技術を開発している Vitesco Technologies は、閉ループのパワートレイン制御に深層強化学習を適用しました。パワートレインの制御システムは、非常に多様な環境条件に対応する必要があります。グローバルな気候変動や排出規制の強化に伴い、プロトタイピングの高速化など、開発期間を短縮することが求められています。
Vitesco のエンジニアは、Simulink® を使用して、プラントの詳細なモデルを作成しました。また、Reinforcement Learning Toolbox™ を使用したことにより、開発期間を大幅に短縮しながら、強化学習エージェントのプロトタイプ作成、生成、最適化を迅速に行うことができました。
