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プログラミング不要!予測モデル構築Neural Designer

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最終更新日:2022年09月27日

株式会社ウェーブフロント 本社
株式会社ウェーブフロント 本社
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画面上の操作でデータの前処理から深層学習による予測モデル(サロゲートモデル)が構築可能!多目的最適化にも対応!!

『Neural Designer』は、データサイエンスと機械学習のための プログラミング不要のアプリです。 AI(深層学習)による予測モデルおよびサロゲートモデルを簡単に 構築することが可能なソフトウェアです。 対応している予測モデルとしては近似モデル、分類モデル、時系列予測モデルの3つがあり、予測モデルを数式として表現可能です。 当製品を使用すれば、プログラミングに頼っていたデータの前処理から深層学習モデルの学習、モデルの構築、モデルの検証といった作業を画面上の操作で実施可能なため、専門家に頼ることなくモデル構築が可能です。 【特長】 ■プログラミング不要でGUIでの設定のみで深層学習による  予測モデルの構築が可能 ■目的とする変数と各設計変数の関係式をy=f(x)の式で表現 ■作成されたモデルはCやPython形式で出力可能 ※詳しくはPDF資料をご覧いただくか、お気軽にお問い合わせ下さい。

    ソフトウェア(ミドル・ドライバ・セキュリティ等)
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プログラミング不要!予測モデル構築Neural Designer

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  • 関連リンク - https://www.wavefront.co.jp/ims_solution/NeuralsDe…
  • 特設サイト - 製品・サービス詳細 - https://pr.mono.ipros.com/wavefront/product/

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基本情報

【その他の特長】 ■予測モデルの構築だけではなく、関係式の出力やサロゲートモデルの作成も可能 ■データ解析で行う欠損値の確認や各変数の相関関係といった基礎的な統計処理もワンボタンで実施可能 ■目的とする変数(品質や稼働率、解約の確率等)と各設計変数の関係をグラフで確認可能 ※詳しくはPDF資料をご覧いただくか、お気軽にお問い合わせ下さい。

価格帯

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用途/実績例

【用途(抜粋)】 ■高性能コンクリートの強度をモデル化 ■翼から発生する騒音を予測 ■セーリングヨットの残留抵抗を予測 ■複合火力発電所の発電量を予測 ■太陽光発電所の発電量を予測 ■風力発電機の発電量のモデル化 ■汚染物質の排出をモデル化し削減策を提示 ■水域の毒性レベルをモデル化 ■パーキンソン病の遠隔モニタリング ■物理化学試験に基づくワイン品質のモデル化 など ※詳しくはPDF資料をご覧いただくか、お気軽にお問い合わせ下さい。

詳細情報

  • スライド1.JPG

    Neural Designerは、プログラミング不要のAIソフトです マウスのみのGUI操作で簡単に、AIによる予測モデルを構築することができます。 この予測モデルを利用して、シミュレーションの時間短縮、各種装置の運転条件や設定値の最適化などが可能です。

  • スライド2.JPG

    手持ちのノートPCでもすぐに結果が確認できるハイパフォーマンス

  • スライド4.JPG

    Neural Designerの製造現場での適応イメージです

  • スライド6.JPG

    Neural Designerでは3つのモデル予測が可能です 近似予測・分類予測・時系列予測

  • スライド7.JPG

    Neural Designerとして データ前処理~モデル利用まで、マウスをクリックするだけで結果確認が可能です

  • スライド8.JPG

    結果は 傾向・要因分析 ・設計・条件最適化 ・システム化 として幅広く活用が可能です

  • スライド9.JPG

    近似モデルの具体例 コンクリートの強度予測が可能です

  • スライド10.JPG

    分類モデルの具体例 超音波流量計の故障診断予測が可能です

  • スライド11.JPG

    時系列予測モデルの具体例 大気汚染物質の予測が可能です

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プログラミング不要!AIを搭載した予測モデルを簡単に構築可能なソフトウェア Neural Designer

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