Transformerで非線形制御を予測、セグメンテーションで高精度認識
ネオリウム・テクノロジーでは、制御技術や機械学習を用いたモデルベース開発の支援を行っております。 本内容は、深層学習モデル「Transformer」や「LSTM」を用いた非線形制御対象の予測モデル構築と、高精度な画像認識（セマンティック・セグメンテーション）の2軸を行ったケースを紹介します。 時間遅れや複雑な非線形性をもつ制御対象に対して、時系列学習により将来の挙動を予測し、モデル化が困難な現象も扱えます。 また、画像認識では、Mask2Formerを用いたセグメンテーションにより、複雑な背景でも正確に対象を認識し、工業・自動運転分野にも応用可能です。 Python＋TensorFlow、PyTorchベースで、制御システム設計や実験データ分析との連携にも対応しています。 ご興味ある方は、弊社HPよりお問い合わせください。 https://www.neorium.co.jp/contact-us/
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基本情報
深層学習（Deep Learning）、Transformer、LSTM、Mask2Former 用途1：非線形制御対象の予測（例：車速予測） 入力：車両の時系列センサーデータ（勾配、スロットル、トルク、回生ブレーキ） 予測対象：1〜5秒先の車速 用途2：セマンティック・セグメンテーションによる画像認識 入力：都市環境の画像データ（ADE20K） 予測対象：画像中の対象物（建物、道路、標識など）の領域分割 開発環境：Python + TensorFlow / Keras、MATLAB/Simulink
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納期
用途／実績例
本技術は、自動車の車速予測モデル構築に実績があり、回生ブレーキ、スロットル開度、勾配などの時系列データを基に数秒先の車速を高精度に予測可能です。 また、画像セグメンテーションでは、都市風景を含む「ADE20K」などのデータセットを活用し、マルチカテゴリ認識システムの構築実績があります。 用途としては、先進運転支援システム（ADAS）開発、工場内画像検査、自律移動体制御、ロボットビジョンなど、AIを用いた次世代制御・認識が求められる現場で広くご活用いただけます。
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企業情報
ネオリウム・テクノロジーは、モデルベース開発に携わるお客様の多様なニーズに応え、常に質の高い技術を提供しております。特に、制御、最適化、機械学習の分野、システムモデリングにおけるプロフェッショナル・サービス（モデル開発、受託、コンサルティング、技術セミナー）とプロダクト・サービス（制御設計支援ソフトウェア販売と技術サポート）に多くの実績があります。モデルベース開発で、お困りのことがありましたら一度、弊社にご相談下さい。 また、パートナー様と協力し、自動車分野におけるADASシミュレーションテストの支援サービスも行っています。 例：路面作成、OpenDRIVEやOpenSCENARIOデータの作成、MILS/HILSによる自動化など