🧮 04. AI制御 vs 古典制御：特性比較と統合戦略
本章では、AIを用いた制御（ニューラルネット・強化学習）と、
従来の古典的制御（PID・LQRなど）との比較・使い分け・統合方針を探ります。
🎯 学習目標 / Learning Objectives
- AI制御と古典制御の設計思想・特性を比較する
- 両者の長所と限界を把握し、適用場面を考える
- ハイブリッド型制御（AITL構想）の基盤を理解する
🧠 1. 設計思想とアプローチの違い
| 項目 |
古典制御（PID/LQRなど） |
AI制御（NN/RLなど） |
| 設計方法 |
数理モデル・解析に基づく |
データ・経験に基づく学習 |
| 必要条件 |
モデル構造や安定条件の明確化 |
入出力データの蓄積と学習設計 |
| 実装性 |
高い（組込み・計算コスト低） |
高い計算量、学習プロセスが必要 |
| 解釈性 |
高い（ゲイン・周波数応答など） |
低め（ブラックボックス的） |
| 柔軟性 |
限定的（線形・定常系が中心） |
高い（非線形・時変にも適応可能） |
⚖️ 2. 利点と限界
✅ 古典制御の強み
- 安定性・性能指標が数理的に保証されやすい
- シンプルで実装容易、堅牢性が高い
⚠️ 古典制御の限界
- 非線形・高次元系に弱い
- 実環境ではモデル誤差や外乱に影響されやすい
✅ AI制御の強み
- 関数近似能力により複雑な動作を実現
- 経験に基づく逐次的な性能改善が可能
⚠️ AI制御の課題
- 安定性や動作保証が難しい
- 学習データや訓練コストが大きい
🔁 3. 統合戦略（ハイブリッド制御）
| パターン |
内容 |
例 |
| NN補助PID |
PID出力にNNで補正 |
NN-PID制御（02章） |
| NNによるゲイン調整 |
ゲインをNNが動的生成 |
ゲインスケジューリングNN |
| 逆モデル × PID |
逆モデルで制御初期値 + PIDで微調整 |
安定性と追従性の両立 |
| ルール+NN+LLM |
状態遷移（FSM）+ NN推定 + LLM判断 |
AITL構想（09章） |
🔮 4. 展望：AITL構想との接続
AITL（Adaptive Intelligent Three-Layered）構想では、
以下の3層で制御設計を分担します：
- 本能層（FSM）：状態遷移・ルールベース制御（例：緊急停止）
- 理性層（PID/NN）：連続量制御・フィードバック制御
- 知性層（LLM）：目的推論・制御モード選択・自己チューニング
→ AI制御と古典制御を融合し、人間的な柔軟性と安全性を備えた制御を目指します。
📚 参考資料
- Franklin, Powell. “Feedback Control of Dynamic Systems”
- Levine. “The Control Handbook”
- Reinforcement Learning & Control Survey (2021)
- 本教材
part09_llm/：LLM統合制御との連携展開