QUALITY AWARE MACHINE TEACHING FOR AUTONOMOUS PLATFORMS
The techniques disclosed herein enable systems to enhance autonomous process control platforms using a quality aware machine learning agent. To achieve this, a machine learning agent is integrated into a process control system. The machine learning agent extracts a set of states from an environment...
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Format: | Patent |
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Zusammenfassung: | The techniques disclosed herein enable systems to enhance autonomous process control platforms using a quality aware machine learning agent. To achieve this, a machine learning agent is integrated into a process control system. The machine learning agent extracts a set of states from an environment containing the process and defines a set of corresponding quality states which are then extracted from the environment as well. Based on the set of states and quality states, the machine learning agent determines a set of actions that modify operating parameters of the process. Applying the actions results in an updated set of states and quality states which can be analyzed to compute an optimality score, quantifying the effectiveness of the actions. Based on the updated states and quality states, the machine learning agent determines a modified set of actions to apply to the environment and increase the optimality score.
Les techniques divulguées permettent à des systèmes d'améliorer des plateformes de commande de processus autonomes à l'aide d'un agent d'apprentissage automatique sensible à la qualité. À cet effet, un agent d'apprentissage automatique est intégré dans un système de commande de processus. L'agent d'apprentissage automatique extrait un ensemble d'états à partir d'un environnement contenant le processus et définit un ensemble d'états de qualité correspondants qui sont ensuite extraits de l'environnement. Sur la base de l'ensemble d'états et d'états de qualité, l'agent d'apprentissage automatique détermine un ensemble d'actions qui modifient des paramètres de fonctionnement du processus. L'application des actions entraîne un ensemble mis à jour d'états et d'états de qualité qui peuvent être analysés pour calculer un score d'optimalité, quantifiant l'efficacité des actions. Sur la base des états mis à jour et des états de qualité, l'agent d'apprentissage automatique détermine un ensemble modifié d'actions à appliquer à l'environnement et augmente le score d'optimalité. |
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