アクター・クリティック強化学習によるSOH技術は、電気自動車（EV）のバッテリー寿命を高精度で予測するための最先端技術です。多数の自動車メーカーやバッテリーメーカーが開発に取り組んでおり、特許出願も活発ですが、課題の解決は容易ではありません。近年では、強化学習のアクター・クリティックモデルを活用し、データセットや報酬システムの違いによるQ値の変動を抑えつつ、最適な充電制御やバッテリー状態推定を実現する研究が進んでいます。本技術は、モデル重みの凍結・解除やアフィン変換層の導入など、工夫を重ねることで、より早く安定したバッテリー管理を可能にします。

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