Self-Adaptive Dual-Agent Control System for Net Zero Using Reinforcement Learning and Generative Ai

 計畫目的:本計畫主旨發展基於強化學習與生成式AI技術，並藉資訊科技開發一套自適應雙智能體控制(SADAC)系統，減少製造業碳足跡並達成淨零碳排之最終目的。  對學術面的影響:建立適用於製造業之SADAC系統，由生成式AI進行長時間序列的能源基線預測，並透過雙智能體強化學習逐步優化設備參數調控與預測模型超參數微調之決策。  對社會應用面的影響:SADAC系統具自適應能力，可隨著複雜多變的生產環境與時俱進，如根據內部資訊與外部條件的改變彈性地自我修正系統參數。  對經濟面的影響:對製造業而言設備節能減碳是最直接減少碳足跡的手段之一。SADAC系統可大幅減少調教參數的時間與人力成本並減少碳排放，協助合作廠商永豐餘集團工業用紙-新屋廠有效減少將要開徵的碳費。  對人文面的影響:培育國內學界與業界節能減碳與綠色智慧製造相關人才。