2018年4月16日，日本东京-FANUC公司（以下简称FANUC）与网络公司（以下简称网络公司）PFN）联合开发了新的人工智能作用，将机器学习或深度学习应用于其中FA，机器人和Robomachine商品。

　　FA：AI伺服调谐（机器学习）

　　FANUC公司在一组完成高速、高精密、高品质加工AI首先开发伺服调节功能AI前馈。它运用机器学习，方便地调节参数，以繁杂的方式控制伺服电机。AI前馈是一种基于高维模型的前馈控制器，能够***准确地体现机械特性。这个模型有太多的参数必须手动调节，如同到现在为止早已做到的那般。因而，机器学习被用来确定这类先进的前馈控制参数。AI前馈提供高质量机械加工，因为他降低了伺服电机加快或降速引起的机械振动。

　　为了使机器人的腿尽量达到更好的避震效果，控制器模拟的扭簧阻尼系统截止频率较低，因而腿长控制里的K_p应尽量小。较小的K_p取决于单一“PID前馈”控制措施难以克服外界影响，主要体现在转换过程的离心作用会让机器人往外倾斜。

　　自然，线上创建大的好处是优化问题的初值与实际值相符合，这在跟踪控制中会更加***。毕竟，正常方式类似挑选规划足端力前馈和反馈的方式。这也是一个很大的难题，即样品中的规划结果与实物不匹配，从此，提高学习的过程非常相似，通常是解决模型转移的难题。这里有一个可参考的追踪方案：

预计2018年4月开始装运

机器人：人工智能拾取(深度学习/现场系统应用)

FANUC发布了带有3D对象评分功能的AI Bin采摘场应用程序，以确定合适的采摘顺序，成功率较高。这一基于深度学习的应用程序使FANUC机器人装箱系统能够自动学习拾取顺序，并减轻了机器人用户冗长的手工设置过程的负担。此外，该功能还使FANUC机器人能够以较高的成功率捕获对象，而只有通过经验丰富的操作人员进行详细的参数调整才能实现这一功能。通过为每种工件类型建立深度学习训练模型，甚至可以提高采摘成功率。

预计2018年4月开始装运

Robomachine：AI热位移补偿(机器学习)

FANUC开发并开始销售FANUC ROBODRILL系列的人工智能热位移补偿功能，在去年11月为其线切割放电机ROBOCUT发布了相同的AI功能之后。第二个AI函数是用于罗博马奇，利用机器学习技术预测和补偿温度波动引起的热位移，由测量环境温度的热传感器以ROBODRILL运动时的温升来检测。与现有功能相比，加工精度提高了40%左右。此外，热传感器的放置和热数据的有效利用使其能够在不中断加工工作的情况下继续进行优补偿，即使存在传感器故障。

2018年3月开始装运(已发布)

每个配备这些人工智能功能的产品将在一个展览上展出，展示新的FANUC产品(将于4月17日至18日在山野县Oshino村的总部举行)，以及其他几个具有人工智能功能的展位。

“自2015年我们的研发联盟开始以来，我们一直在与FANUC合作执行AI Bin PECH项目。我觉得今天我们宣布它是个将深度学习应用于机器人的产品，这是非常重要的。我们将继续为生产地板带来新的价值，我们将加紧努力，向市场推出智能机器人和机床，在更广阔的领域利用深度学习。“

Toru Nishikawa，网络公司的总裁兼首席执行官。

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