インテリジェント制御とは？

インテリジェント制御は、学習、意思決定、および問題解決に関して、人間の知能を模倣する制御方法です。 人間は、問題に取り組み、解決する方法を経験、学習、適応、および変更できます。 コンピューターエンジニアは、人工知能でその自然な知能を再現する方法を探しています。 この制御方法の実用的な用途は、コンピューター技術、軍事用途、航空用途、およびロボット工学を含むさまざまな分野を対象としています。

ニューラルネットワーク、遺伝的アルゴリズム、ベイジアン確率など、すでに多くの人工知能のアプローチがありますが、インテリジェント制御の分野では、さらに多くの制御方法が開発および作成されています。 インテリジェント制御は、コンピューターサイエンス、数学、オペレーションズリサーチ、制御理論によってサポートされていますが、ライフサイエンスからもアイデアを得ています。 ただし、最も広く知られている制御手法は、ニューラルネットワークとベイズ確率です。

ベイズ確率は、確率解釈とも呼ばれます。 この制御方法では、数学アルゴリズムを使用して問題を学習し、数学を適用して問題を解決します。 ニューラルネットワークは、システム識別と制御理論を使用して機能します。 音声認識、画像分析、適応制御に適用されます。 おそらく最も有名なアプリケーションは、Xbox®Kinect™です。これは、ビデオセンサーとオーディオセンサーを使用して、ユーザーが物理的なアクションを使用してゲームを操作できるようにするコンソールゲームハードウェアです。

商業、軍事、および産業用途で、より高度なインテリジェント制御の必要性が高まっています。 これらの分野の問題は常に発生するため、これらの問題を単独で処理できる自己組織化/学習制御が必要になります。 インテリジェント制御における実用的なアプリケーションの良い例は、無人航空機ナビゲーションです。ここでは、無人航空機がオブジェクトを識別し、それらを回避することを学習します。 これらの分野でのインテリジェント制御の最も人気のあるアプリケーションは、ロボット工学と人工知能です。

ロボット工学と人工知能の分野は、知能制御のアプリケーションでより広く知られています。 ロボットは独自のプログラミングで事前にプログラミングされているため、科学者や研究者は現在利用可能なものよりも実行可能な制御方法を探しています。 ロボット工学の分野の未来はすでにSFで研究されていますが、現在は、事前にプログラムされた指示に依存しない人工知能の実用化を目指しています。 インテリジェント制御を使用するロボット工学と人工知能の代表的な例は、生体模倣体（CB2）を備えた子供ロボットです。CB2は、人間の子供が発達する方法と同じように機能するセンサーとプログラミングを通じて学習するアンドロイドです。 また、感情表現を記録し、身体的感覚と一致させます。