食品工場の生産ラインにおいて異常検知システムを構築
2018年に食品工場の生産ラインにおける異常検知システムの構築を行なった。 食品の生産現場においては不純物や不衛生な物質が混在すると問題となる。 よってrecall(再現率)の高い推論システムが求められる。 サーチからモデルの実装、学習、推論システムの構築まで 適切なモデルをリサーチし、モデルの実装、学習・評価、推論システムの 構築を行なった。 既存の特許を避けるべく新たなモデルを開発。 この手の生産ラインにおける異常検知は多くの企業が取り組んでおり、 今回は既に出願されている特許に抵触しないような新たなモデルの構築が求められた。 そこでCVPRやICCVでリサーチを行い、最近低酸された新たなタイプの異常検知モデルを実装した。 ※詳しくは関連リンクをご覧いただくか、お気軽にお問い合わせください。
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企業情報
当社は、人工知能に関し、受託開発や自社プロダクトを展開しております。 2013年よりDeep Learningにシフトし、CNNやRNNの改良に取り組む。 2014年に独自のディープラーニング・フレームワークをC言語で作成。（Preffered NetworkdのchainerやGoogleのTensorflowよりも先に発表） 2016年より日本で最大規模の人工知能コミュニティである全能アーキテクチャにおいて、主たるメンバーが集まった開発部で活動を開始。 2016年7月、全能アーキテクチャ開発部にて Double-DQN モデルの実装に成功。 2017年より大手企業N社様のAIシステムを開発。 その後、製造業分野、医療分野、農林水産業分野などで多くのシミュレーションモデル、およびロボット・モデルを開発。 Award： 2016年 第１回人工知能ハッカソン in メディア工房にて優勝 2018年 海洋研究開発機構データ分析コンペ 銀メダル 2020年 経産省データ分析コンペ AIエッジコンテスト 銅メダル ご要望の際はお気軽にお問い合わせください。
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