技術セッション・アジェンダ
ニューラルネットワークによるRun-to-Runの最適化：非スレッド型コンセプトの活用
発表者：Ivan Chen（Applied Material）
日時：2024年10月8日（火）午後1:00～1:30（米国東部時間）
プレゼンテーションのハイライト
当社の革新的な機械学習制御手法により、非スレッド制御を容易に実現します。
この手法では、コンテキスト情報と物理的知識を組み合わせることで、すべてのスレッドに対するデータ収集の必要性を排除しています。ぜひ、この手法が実際の生産現場で生み出した驚くべき成果をご覧ください。
PythonによるHA/LB（高可用性／負荷分散）アーキテクチャで、MLシステムの安定性と効率性を向上させます。また、MLサーバーを構築することで、実環境での信頼性の高いR2R性能予測を実現します。
機械学習制御の未来を探る：2020年には、RNNとCNPモデル構造を用いてプロセスドリフトの予測可能性を実証しました。
機械学習の真の可能性を、実環境での制御において解き放ちましょう。
著者一覧
- Ivan Chen
- Tony Li
- Shijing Wang
- Yeo Zi Ping Leonard
- Ko Ko Win
- Tristan Yu
- Allen Yang
要旨番号：24003