AI(人工知能)

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AI(人工知能)実績一覧

AI(人工知能)システム開発

AI(人工知能)システム開発

- さらなる、人類の進化へ -
ディープラーニング(Deep Learning)の最新技術(VAE,CNN,R-CNN,LSTM)を使った様々な最新の人工知能システムを開発しています。

具体的には、画像認識、映像解析、行動解析、ジェスチャー認識などの開発を行っています。

スマートグラスやARグラスを利用した物体認識技術なども開発を進めています。
工場内作業、組み立てシミュレーション、トレーニングやリハビリ、教育、医療分野などへの応用が可能です。

 
 
 

AI(人工知能)システム開発


 ディープラーニング(Deep Learning)やニューラルネットワークなどを利用した様々な人工知能システムの開発を行っています。具体的には、物体認識や人体検出、行動解析などを行っています。また、ディープラーニング(Deep Learning)に必要な教師データの自動作成も行い、一貫した人工知能システムの開発を行っています。

 

【開発実績例】

 ■AI(人工知能)を使ったシステム

  ・人工知能を使った個別物体(個別商品)認識

  ・個別物体認識AIエンジンを組み込んだ世界初のAIサーネージ「ARIA(アリア)」の開発・販売

  ・人工知能を使った人の行動認識、行動解析、今後は行動予測まで開発予定

  ・人工知能を使った検品システムの開発(商品の汚れ検知、ネジや部品の組み付けミス検知)

  ・人工知能を組み込んだVR(仮想現実)システム/MR(複合現実)システムの開発
  ・リアルな疑似体験型3Dシミュレーションシステムの開発
  ・Deep Learning(深層学習)、Neural Network、機械学習(Machine Learning)
  ・人工知能を利用した画像認識、映像認識システムの開発
  ・人工知能を利用したヒューマンインタフェースシステムの開発
  ・カメラ映像から人の動きを捉えて、動きのパターンを自動学習・記憶
  ・ニューラルネットワークを使った動作パターンの認識・学習

  ・人工知能(機械学習)を組み込んだVRシステム開発(Oculus VR / HTC VIVE+ KinectV2)

   バーチャル空間内でのユーザーの動きを自動的に学習(機械学習)して、

   標準的なの動作パターンを自動認識します。

   そして、その動作パターンをもとに、個々の利用者のバーチャル空間内での動きを判断して

   標準的な動きでない場合は、バーチャル空間内でアラームを出して知らせることができます。
   トレーニングやリハビリ、作業訓練などでの応用が可能になってきます。

AI(人工知能)

 

 
 
 

■ Deep Learning用の教師データ作成(手に持った物体の学習)

 

AI(DeepLearning)によるWEBカメラを通した教師データ作成風景です。
学習は、WEBカメラの前で商品を手に取り、くるくる回して学習させます。

その後、WEBカメラの前に商品を見せると、その商品が何であるかが判読できるようになります。
簡単ですが応用範囲は広く、非常に強力なアプローチです。 

 
 

■ AI(人工知能)による物体認識を組み込んだVirtualFashionの変身例

 

DeepLearning(ディープラーニング)を使って、ユーザーの持っている物(商品)を自動認識し、

その物(商品)に合わせて変身することができるVirtualFashionのデモです。
この応用例として、ARサイネージ「Kinesys(キネシス)」に組み込んで、子供たちの手にした

おもちゃを自動認識して、子供がアニメヒーローに変身して高揚感を盛り上げたり、大人の女性の

お客様が被っている麦わら帽子に合った服のコーディネイト提案ができるAIサイネージ

「ARIA(アリア)」を開発・販売していく予定です。

(2017年10月販売予定)

世界初の物体認識人工知能搭載AIサイネージシステム「ARIA(アリア)」

 

■MS HoloLensを使ったAI検査システムのデモの様子

 

MS HoloLensを使って商品を見て、正しくネジ止めされているかなどを検査するシステムのデモです。

これを応用することで検査作業だけでなく、保守点検や製造分野にも応用できそうです。

今後は、様々なスマートデバイスでもできるようにしていきたいと思います。

 

■ Deep Learning(ディープラーニング)を使った人の定型作業の見える化

 

DeepLearning(ディープラーニング)を使った人の定型作業の見える化です。

工場現場などの人の定型作業を見える化するうえでこれまで不可能だった強力なアプローチになります。

ディープラーニングで、ネックになるのは教師データを準備することですが、ここで必要なデータは
定点カメラの動画だけです。

分類にかかる時間は、独自ツールを使って5000枚の4時間程の時間になります。

 
 

■ OpenPose を動かして見ました

 

カーネギーメロン大学が開発したOpenPoseを早速試して見ました。
天井からのカメラ映像でもしっかりボーンを捉えることが出来ています。

 

■ Deep Learning(ディープラーニング)をINDUSTRY4.0へ

VR/MRとDeep Learning(深層学習)を駆使して、INDUSTRY4.0システムの開発も行います。
様々なセンサーやカメラを駆使して、新たな工業システムの開発をご支援します。 人工知能を使ったINDUSTRY4.0

 

 

■ Deep Learning(ディープラーニング)を在庫管理・物流管理へ

Deep Learning(深層学習)を使った物体認識、行動解析、モーション解析などのシステム開発を行います。

スマートグラスやARグラス(MS HoloLens)と組み合わせて、新たな物流管理や在庫管理などへの応用が期待されます。

Deep Learningを使った在庫管理・物流管理

 
 
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■ AI技術解説ブログ

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