概要

地震センサー配備のための RL ベースのロボット

グーティL

強化学習 (RL) とロボット工学の統合は、さまざまな産業環境でうまく適用されてきました。これらの設定の 1 つに、広範囲の油田およびガス田にわたる地震センサーの配備があります。センサー配備問題は、マルコフ決定プロセス (MDP) を効率的に使用できる困難な最適化問題として定式化できます。私たちの RL ベースのロボットは、広範囲の油田/ガス田をカバーする柔らかくて荒れたエリアに地震センサーを配備できます。私たちのプロトタイプ ロボットは、現在 2 つの米国特許で保護されている革新的な作業から生まれました [1、2]。ロボットの機能のデモンストレーションは [3、4] にあります。

免責事項: この要約は人工知能ツールを使用して翻訳されており、まだレビューまたは確認されていません