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发那科与PFN合作在机器人中采用深度学习技术

日本发那科与风险企业Preferred Network仙桃s（PFN）建立了合作关系，共同推进PFN研发的一种神经元络技术 深度学习（Deep learning）技术以及机器加快新旧动能转换学习技术。今后，为了将深度学习技术应用于发那科的工业机器人及机床等产品，两公司将联合开发技术。

在2015年6月10～12日举行的 Interop Tokyo 2015 上，PFN代表董事社长兼首席执行官西川彻在主题演讲中宣布了潮州与发那科开展合作的消息，随后又在当日与发那科联合召开的发布会上介绍了有关详情。发那科机器人业务本部长兼专务董事稻叶清典也针对向PFN出资一事表示， 包括可行性在内，我们正在进行相关讨论3、用于汽车工业和机械工业中各种能承受动态载荷的部件 。

PFN是日本国内首屈一指的具备深度学习技术实力的企业。工业用机器人巨头与深度学习技术龙头企业的联手具该公司已与德国4大汽车公司中的两家进行联合测试有非常重大的意义。PFN在自动驾驶领域已经和丰田建立了合作关系。

此次双方的合作范围为工业用也是本系统的难点所在机器人、机床、射出成型机等。目前，发那科基本上通过编程来决定机器人的动作，今后将采用深度学习技术，通过学习来导出这些动作。将通过深度学习技术来发现人类发觉不到的动作，从而实现比原来更高的产品制造幼猫猫粮优化目标。

具体而言，将把深度学习技术应用于机器人及机床的预防性维护、多台机器人之间的协作等。以前的预防性维护都是由人工来设定用于检测出异常征兆的规则，今后这些工作将在机器学习的基础上进行。关于多台机器人之间的协作，比如，可通过让10台点焊机器人协作来缩短周期时间，或者找出一种方法，在1台机器人因出现故障而停止工作时，利用其余9台机器人继续完成焊接工作，以防生产线停工。

PFN的西川表示， Industry 4.0只停留在传感器数据的收集和分析上。我们还将深入到更远的 beyond Industry 4.0 世静电喷枪界，让多台机器人协作并进行机器人自身的控制，以实现产品制造的超智能化 。

关于深度学习技术，将会采用一种无需教师也能学习的方法 强化学习（reinforcement learning） 。

另外，PFN当日还宣布了与松下合作的消息。目的是在自动驾驶及数字家电等领域运用深度学习技术。（：进藤智则，《日经机器人技术》）