🧮 04. AI制御 vs 古典制御
AI-based vs Classical Control: Comparison and Integration Strategy
💡 Note: 数式や表がWebで正しく表示されない場合は、GitHub版はこちら を参照してください。
本章では、AIを用いた制御（ニューラルネット・強化学習など）と、
古典的制御（PID・LQRなど）の特性を比較し、
使い分けと統合戦略を整理します。
🎯 学習目標 / Learning Objectives
- AI制御と古典制御の設計思想と特性の違いを理解する
- 両者の長所と限界を把握し、適用場面を判断できる
- 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 / Item | 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・周波数応答で説明可能） | 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・時変システムに適応可能） |
⚖️ 2. 利点と限界
✅ 古典制御の強み
- 安定性・性能指標の数理的保証が容易
- 実装がシンプルで計算資源が少なくても動作
- 環境変動やノイズに対して堅牢
⚠️ 古典制御の限界
- 非線形・高次元系には適用が困難
- モデル誤差や外乱に影響されやすい
✅ AI制御の強み
- 高い関数近似能力で複雑な動作を実現
- 学習により逐次的な性能改善が可能
- 非線形性・時変性に対応可能
⚠️ AI制御の課題
- 安定性や動作保証が難しい
- 大量かつ高品質なデータが必要
- 学習コスト・実装負荷が高い
🔁 3. 統合戦略（ハイブリッド制御）
| パターン / Pattern | 内容 / Description | 例 / Example |
|---|---|---|
| NN補助PID | PID出力をNNで補正 | NN-PID制御（02章参照） |
| NNによるゲイン調整 | NNが動的にゲイン生成 | ゲインスケジューリングNN |
| 逆モデル × PID | 逆モデルで初期入力推定 + PIDで微調整 | 安定性と追従性の両立 |
| ルール+NN+LLM | FSMで状態遷移 + NN推定 + LLMで判断 | AITL構想（09章） |
🔮 4. 展望：AITL構想との接続
AITL（Adaptive Intelligent Three-Layered）構想では、以下の三層アーキテクチャ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
🎯 目的: AI制御と古典制御を融合し、柔軟性と安全性を兼ね備えた制御システムを構築する。
📚 参考資料 / References
- 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
⬅️ 前節 / Previous
逆モデル制御の構造と学習方法を解説。
Covers inverse model control structure and learning methods.
🏠 Part 06 トップ / Back to Part 06 Top
全体概要と各章リンクを掲載。
Provides full overview and links to all sections.