地震や強風などが原因で起こる建設物の振動対策を目的とした制振技術の手法の一つとして、AMD(アクティブ制振)という技術があります。AMDは、建物に設置した重り(マスダンパー)をコンピューター制御で能動的に動かし、揺れを相殺するような動きを建物にさせることで、振動を抑制するという装置です。大林組とLaboro.AIは、この建物揺れ制御に関する研究開発で、機械学習の手法の一つである強化学習を用い、従来の制御システムよりも高い効果で揺れを制御することに成功しました。強化学習は、シミュレーション環境が必要であることなどから、リアルな現場を伴う産業では活用されにくい手法とされていましたが、今回、強化学習にニューラルネットワークを用いることにより成果に至りました。強化学習は、AIが試行錯誤を経てどのように行動すれば良いかを自ら習得していくアルゴリズムです。AI、とくにその主流である機械学習の手法として知られる「教師あり学習」「教師なし学習」と比べると、手本となる正解データ(教師データ)を参照させる必要がない自律的な学習アルゴリズムと言えます。実験環境としては、Laboro.AIの機械学習エンジニアが物理計算にもとづくシミュレーション環境を構築し、シミューレーター上で効果が高い制御則を獲得しました。(東京都清瀬市)内に造られた橋を実験の場として利用し、実際に人が歩いた際の振動を制御対象として検証を行いました。振動を生じるあらゆる機械設備でもAIによる学習効果が期待でき、技術転用の可能性が高いものと考えています。