より説明可能なAIを作成！新たな課題への取り組み「XAI」について解説
当資料では、AIの新たな課題への取り組みとして表れてきた 『Explainable AI（XAI）』について解説しております。 「AIの課題」や「XAIの目的」、「XAIの実現のアプローチ」など について掲載。 「XAI」への取組みは、学習パフォーマンスを維持しながら より説明可能なAIを作成することを目的にしています。 【掲載内容】 ■AIの課題 ■XAIの目的 ■XAIにおける2つの目的の関係 ■XAIの実現のアプローチ ■説明可能性の向上 ※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。
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企業情報
製造業では、３D CADデータなど3次元データを利用した業務が浸透していますが、AIでは、2次元データの利用が主流で、3次元データの利用はまだ見当たりません。 弊社は、製造業の３D CADデータをより有効活用し、QCDの向上に貢献できないかと考え、AI・ディープラーニングによる3次元形状認識技術の研究開発を行っております。 弊社は、最新のAI研究成果を基に研究開発を進め、ついに3次元形状データを認識できる３次元AIモデルの開発に成功しました。 この世界に先駆けた3次元AI技術で、CAD、CAM、CAEを中心としたエンジニアリングチェーンに３次元AIを広め、QCDの向上に貢献していきます。 また、3次元AIは新しい技術であり、その可能性は無限大にあります。 3次元AIの研究開発を推進し、この世界に先駆けた3次元AI技術を、製造業だけでなく、他の多くの業界にも広め、QCDの向上に貢献していきます。