ファナック株式会社（以下ファナック）は株式会社Preferred Networks（以下PFN）と共同で、機械 学習や深層学習をFA・ロボット・ロボマシンのそれぞれの商品に適用する新たなAI機能を開発致しました。

FA：AIサーボチューニング（機械学習）

高速加工，高精度加工或いは高品位加工の実現のため、機械学習を用いてサーボモータ制御のパ ラメータの高度な調整を簡単に実現する「AIサーボチューニング」機能群の開発を推進中です。今回この 「AIサーボチューニング」の第一弾として、「AIフィードフォワード」を開発致しました。

AIフィードフォワードは、機械特性をより正確に表現するために高次元化したモデルに基づくフィードフォ ワード制御です。このモデルは数多くのパラメータで表現されるため、従来のようなマニュアルでのパラメータ 調整は困難です。そこでパラメータ決定プロセスに機械学習を適用し、高度なフィードフォワード制御を実 現しました。

AIフィードフォワードによりサーボモータの加減速時の機械振動を抑制できるため、高品位加工の実現 に貢献致します。

出荷開始予定時期：2018年4月

ロボット：AIバラ積み取り出し（深層学習/FIELD systemアプリケーション）

バラ積み取出しにおける高確率での取り出し成功のため、深層学習によるワーク取り出し順序の決定 を行うスコアリング機能を、FIELD system上のアプリケーションとして開発致しました。

深層学習でロボットが自動的に取出し順番の学習を行うため、従来の人手で行っていた取り出し順番 の調整作業から解放され、バラ積み取出しシステムの立ち上げ時間の短縮を実現します。

また、本機能を用いることでバラ積み機能の教示熟練者でなければ難しかった高い取り出し成功率を実 現します。ワークの種類毎に学習モデルを作成することで、取り出し成功確率を上げることができます。

左：FIELD BASE Pro (NVIDIA社製GPU付) 右：バラ積みセンサ付ロボットシステム（デモ機）

出荷開始予定時期：2018年4月

ロボマシン：AI熱変位補正（機械学習）

昨年11月に販売を開始したワイヤカット放電加工機「ロボカット」用のAI熱変位補正機能に続く、ロ ボマシンのAI第2弾として、ロボドリル用AI熱変位補正機能を開発、販売を開始致しました。

AI 熱変位補正機能は、周囲温度や機械の動作中の発熱を温度センサで検出し、温度変化による 熱変位を機械学習技術を活用して予測し補正する機能です。温度センサを用いない従来機能と比較 して、加工精度が約40%改善しました。また、温度センサの配置や温度データの活用方法を工夫するこ とで、万一温度センサが故障した場合でも、加工を中断することなく最適な補正を継続します。

AI熱変位補正機能 第1弾 ロボカット (2017/11リリース)

AI熱変位補正機能 第2弾 ロボドリル

出荷開始時期：2018年3月（発売済）

株式会社Preferred Networks 代表取締役社長 最高経営責任者 西川徹

AIバラ積み取り出しは、2015年にファナック様と協業を開始した当初から着手していたプロジェクトであり、 ロボットに深層学習を応用した初めての製品として発表できることは大変意義深いと考えています。 これからも、より広い領域に深層学習を適応した賢いロボット、賢い工作機械の市場導入を加速させ、 モノづくりの現場に新しい価値を提供していきます。