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Automatic crystal growth by visuomotor learning

通过视觉运动学习自动晶体生长

基本信息

批准号：
21H01681
负责人：
原田俊太
金额：
$ 11.56万
依托单位：
Nagoya University
依托单位国家：
日本
项目类别：
Grant-in-Aid for Scientific Research (B)
财政年份：
2021
资助国家：
日本
起止时间：
2021-04-01 至 2024-03-31
项目状态：
已结题

项目摘要

2021年度までに、仮想実験データを用いて融液ダイナミクスの同定と強化学習を用いた操業制御に成功し、2022年度は実機制御への応用に取り組んだ。実際の結晶成長実験において、時間を同期し融液の観察画像と制御入力値を取得するプログラムを作成し、約10Hzでデータ取得を行う環境を構築した。また、取得した画像データから融液の幅や高さを取得するアルゴリズムの検討を行った。光学式浮遊帯域溶融法ではランプを集光することにより浮遊帯域を形成するため、ランプのフィラメントが融液に映り込むため、閾値を用いた画像処理では融液部分を抽出することが困難であった。このため、ニューラルネットワークを用いた画像抽出アルゴリズムを検討し、100個程度の教師データから融液を抽出できるモデルを学習することに成功した。これにより、画像から融液に関する情報を定量的に抽出することに成功した。また、実データから混合ガウスモデルによって融液ダイナミクスを推定し、強化学習によって最適な軌道を生成することにも成功した。今後の研究では、逆強化学習による報酬推定と、実機での自動操業の実証実験を行う予定である。

2021 annual までに, 仮 wants to be 験データを with いて melt fluid ダイナミクスの with fixed と reinforcement learning を with いた office royal にし success, 2022 annual は mechanism be royal への応 with にり group んだ. Be interstate の crystal growth be 験において liquid, the same period of time をしの観 examine portrait と suppression numerical を get into force するプログラムを make し, about 10 hz でデータを row う environment を construct した. また, get した portrait データから high melt liquid of のやさを obtain するアルゴリズムの検 line for をった. Optical type floating 帯 domain melt method ではランプを concentrated することにより planktonic 帯 domain を form するため, ランプのフィラメントが melt fluid に reflected り込むため, threshold numerical をいた portrait 処 Richard では melting liquid part を spare することが difficult であった. このため, ニューラルネットワークを with いた portraits out アルゴリズムを beg し検, 100 degree の teachers データから melt fluid を spare できるモデルを learning することに successful した. これにより, portrait から melt fluid に masato する intelligence を quantitative に spare することに successful した. また, be データから mixed ガウスモデルによって melt fluid ダイナミクスを presumption し, reinforcement learning によって optimum な orbit を generated することにも successful した. In the future, <s:1> research でで, inverse reinforcement learning による reward presumption と, actual machine で <s:1> automatic operation <s:1> actual verification を application う determination である.