【その他の技術詳細】 ■学習データが少量のケースに対応 ・良品データのみの学習で不良検知可能な異常検知アルゴリズムの使用 ・アノテーションコストがかからない自己教師あり学習の使用 ・シミュレーション/画像生成モデルを用いた不良画像生成 など ※詳しくはPDFをダウンロードしていただくか、お気軽にお問い合わせください。

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【ゴールイメージ】 ■AIプロジェクトの創出 ・ドメイン知識を持った社員のAIリテラシーを向上させ、社内のAIプロジェクトの創出を目指す ■AIプロジェクトの内製化 ・採用が困難なAIエキスパート人材を社内で育成し、AIプロジェクトを完全内製化する ※詳しくはPDFをダウンロードしていただくか、お気軽にお問い合わせください。

【ゴールイメージ】 ■学習の高速化 ・既存の学習に掛かっていた時間を並列化することにより、学習時間の短縮 ■スケーラビリティの確保 ・GPU数を増やすことで、転送時間を最小限に抑えつつ学習時間の短縮 ※詳しくはPDFをダウンロードしていただくか、お気軽にお問い合わせください。

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【ゴールイメージ】 ■NLPのネットワークの高精度化 　近似近傍探索の高速化を図ることで巨大な記憶層を利用することが可能 ■ストレージの効率利用 　GPUのみならず、ストレージに記憶をためておくことで、GPUメモリを極力消費せずに精度改善を目指す ※詳しくはPDFをダウンロードしていただくか、お気軽にお問い合わせください。

【ゴールイメージ】 ■製造業などの設計フェーズのリードタイム短縮 ・偏微分方程式の高速な数値シミュレーションが可能になることで、設計工数の削減が可能 ※詳しくはPDFをダウンロードしていただくか、お気軽にお問い合わせください。

【ゴールイメージ】 ■高精度3D点群生成 ・95％の精度で高解像度の3D点群を生成し、顧客のニーズに対応 ■リアルタイム処理 ・迅速なデータ処理により、リアルタイムでの3Dシーン再構築を実現 ■堅牢なパフォーマンス ・不均一な環境や動的なシーンでも信頼性の高い点群データを提供 ■応用事例 ・自動車ナビゲーションにおけるARシステム、障害物検出、 　経路計画などでの即時利用可能な3Dマッピング ※詳しくはPDFをダウンロードしていただくか、お気軽にお問い合わせください。

【その他の技術詳細】 ■アルゴリズム ・事前学習モデル：sentence-BERTによる文の埋め込みと感情分析 ・深層学習モデル：Long Short-Term Memory(LSTM)、Bidirectional Encoder 　Representations from Transformers(BERT)日本語版、Stable Diffusionによる画像生成 ※詳しくはPDFをダウンロードしていただくか、お気軽にお問い合わせください。

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【その他の課題解決例(一部)】 ■AI人材育成支援 ■GPUの効率的な利用 ■HWの効率的な利用 ■HDDを利用したNLPの高精度化 ■機械学習を用いた数値シミュレーションの高速化 ※詳しくはPDFをダウンロードしていただくか、お気軽にお問い合わせください。