島プロジェクトと情報・生産技術部の成果がFAN2023優秀論文賞を受賞しました
戦略的研究シーズ育成事業「未知を知る確率的AIチップの開発」プロジェクト（代表者 横浜国立大学 島圭介准教授）の迎田隆幸研究員を第一著書とした論文が、日本機械学会（ロボティクス・メカトロニクス部門）が主催するThe 31st Symposium on Fuzzy, Artificial Intelligence, Neural Networks and Computational Intelligence (FAN2023)において、優秀論文賞を受賞しました。
本成果は横浜国立大学 島 圭介 准教授、及びKISTEC情報・生産技術部の横田 知宏 主任研究員、奥田 誠 主任研究員と連携して実施したものになります。
受賞名：優秀論文賞（Excellent Paper Award）
論文「余事象分布を内包するリカレント確率ニューラルネットによるエンドミル加工面の面粗さ推定」
著者：迎田隆幸、島圭介、横田知宏、奥田誠
概要
切削加工においては、加工条件や技術者の技量など、様々な要因により加工面の面粗さが生じることがあります。今後、技術者の技量によらない、より効率的な加工技術として、切削加工の自動化を目指すにあたっては、加工面の面粗さ推定が非常に重要になります。本研究では新たに開発したリカレント確率ニューラルネットを用いることで、従来より高精度かつ高速な面粗さ推定を可能にしました。加えて、提案システムでは学習データの削減や特徴抽出処理の大幅な簡略化も実現でき、実応用上の有用性が高く評価されました。
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