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アルゴリズムで世界を変える

弊社は数学の社会実装を目指しています。 製造業を中心とした数多くの企業様の抱える課題を数理的なアルゴリズムによる解決を目指しています。

Values

Cutting edge technology

私たちはビジネスよりサイエンスを優先します。 最新の研究へのキャッチアップや自社独自の技術を開発することで、社会への真の価値の提供を目指しています。

Employee first, company second

世の中には優秀な方が多くいらっしゃいますが、どのような環境にも適応できる万能の人ばかりとは限りません。 人間である以上得意不得意は存在するため、会社組織の方が個々人に合わせていくことで能力を最大限に活かせる文化を育てています。

Members

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Toru Hishinuma

エンジニア

荒牧 大輔

Proxima Technology 採用担当

Business (Finance, HR etc.)

深津 卓弥
Other

株式会社 Proxima Technology

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ToB Sales
製造現場向け、独自の制御AIプロダクトE-Smart MPCを普及させる！
ソフトウェアエンジニア・Internship
ロボットソフトウェア開発インターン募集中！
ハードウェアエンジニア・Internship
ロボットハードウェア開発インターン募集中！

Company info

株式会社 Proxima Technology

株式会社 Proxima Technology

  • 東京都台東区上野5-24-16 KDX御徒町 6F

  • https://proxima-ai-tech.com

  • Founded on 2018/11

  • Founded by 深津　卓弥

  • 33 members

  • Funded more than $1,000,000 / CEO can code / Funded more than $300,000

Portfolio

制御盤の中に納まるAI制御コントローラー「E-Smart MPC」

弊社のプロダクトである、制御盤の中に入るAI制御コントローラー「E-Smart MPC」には、今までの製造業の現場の抱える課題を一気に解決する力があります！ E-Smart MPCは弊社独自のAI制御アルゴリズム「Smart MPC」を産業用Raspberry Piに組み込んだオールインワンの制御ソリューションで、既存の製造現場向けのコントローラー（PID制御）に対して次のような優位性があります。 1. むだ時間に強い（遅延があっても大丈夫） 未来の状態（予測）に基づいた適切な制御ができます。 2. 学習が早く、安定している 少数データでも学習が可能であり、学習結果も安定しています。 学習も簡単で、パラメータの調整の手間も非常に少ないです。 3. その他、多くの制御への強み その他、MIMO（多入力多出力）系や拘束条件が扱えること、最適化ができることといった特徴もあります。 この、新しい製造業向けの制御AIプロダクト「E-Smart MPC」を共に日本、そして世界に広めていきませんか？

自ら成長し、どんどん賢くなる制御AI「Smart MPC」を開発。強化学習より数百倍高速だから実機でも学習可能に。

この動画はSmart MPCを用いた倒立振子の制御の様子です。強化学習(DQN)では数百エピソードを必要としますがSmart MPCなら一桁エピソードで収束します。 【背景】 現在多くのプラントや機械の制御にはPID制御と呼ばれる方法が使われています。PIDは比較的直観的で現場の作業者にとっても調整が可能である一方で、いくつかの欠点を持ちます。 ・むだ時間に弱くオーバーシュートやハンチングが起きやすい ・SISO（一入力一出力）系しか扱えない ・拘束条件が扱えない ・最適化できない これらはものによっては致命的な問題で、制御システムの開発を著しく難しており、PIDのパラメータの調整だけでも多くの時間を浪費してしまうといった状況が各所で見られます。 一方で、強化学習はAlphaGoやDQN(Deep Q-Network)などに代表されるように、一部では人間の能力を超えた成績を出せるようになってきてはいますが、その学習には膨大なデータが必要であり、学習自体も非常に不安定で再現性に乏しく、少なくとも現時点では産業利用にはとても向かないといった欠点をもっています。 弊社が開発したSmart MPC (Model Predictive Control)はモデル予測制御と呼ばれる制御法と機械学習を組み合わせることにより、上記の2つの手法の欠点をすべて解決することが出来ました。 【Smart MPCの特徴】 1. むだ時間に強い 未来の状態（予測）に基づいた適切なフィードバック制御ができます。 2. 学習が早く、安定している 少数データでも学習が可能であり、学習結果も安定しています。 学習も簡単で、パラメータの調整の手間も非常に少ないです。 3. 計算量が小さい 制御対象によってはRaspberry PiのCPUでも動くほど軽量です。 〈その他3つの特徴〉 ・ MIMO（多入力多出力）系が扱える ・ 拘束条件が扱える ・ 最適化ができる 詳細は以下のURLより https://proxima-ai-tech.com/tech_smartmpc