AI SYSTEM

さらなる、人類の進化へ

ディープラーニング(深層学習/DeepLearning)の最新技術(VAE,CNN,R-CNN,LSTM)やニューラルネットワークなどを利用し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おり、ディープラーニング(深層学習/DeepLearning)に必要な教師データの自動作成も行うなど、一貫した人工知能システムの開発を行っています。また、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おり、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。

動画実例

ユーザーが身につけたものに最適な服を提案するAI(人工知能)変身システム

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ディープラーニング(深層学習/DeepLearning)を使用したVirtualFashionのデモです。

ARサイネージ「Kinesys(キネシス)」にAI(人工知能)要素を組み込むことで、例えば子供たちの手にしたおもちゃを自動認識しアニメヒーローに変身することができたり、洋服屋に来店したお客様が被っている帽子にマッチした服をコーディネイト提案できるAIサイネージ「ARIA(アリア)」を開発中です。

工場での人為的なミスを減らして品質向上する商品検査システム

Microsoft HoloLensを通して商品を見ると、正しい位置にネジ止めされているかなどを検査するディープラーニング(深層学習/DeepLearning)を使用したシステムのデモです。応用次第で検査作業だけでなく、保守点検や製造分野にも応用可能です。
今後は、様々なスマートデバイスで対応できるようにしたいと考えています。

見落としがちな商品の傷や汚れを検知する。商品異常検知システム

ディープラーニング(深層学習/DeepLearning)を使って、商品のキズや汚れを自動的に検知するシステムです。キズや汚れの場所や大きさは関係なく、どんな商品の小さなキズや汚れも自動的に検知することが可能です。

単調作業に置ける人為的ミスの削減に。人の定型作業を見える化するシステム

ディープラーニング(深層学習/DeepLearning)を使い、人の定型作業を見える化するシステムです。工場現場など単調作業が多い現場では人為的ミスを避けることは難しく、対策が強く望まれていた分野への強力なアプローチになりえるシステムだと考えています。

ディープラーニング(深層学習/DeepLearning)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のみです。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。更に現在では『マルチノードシステム』という学習を並列化させるシステムを開発しており、さらなる学習時間の削減が望めます。

ディープラーニング(深層学習/DeepLearning)を使用して在庫管理・物流管理に役立てる

Deep Learning(ディープラーニング)

ディープラーニング(深層学習/DeepLearning)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(HoloLens)などと組み合わせることで、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。

ディープラーニング(深層学習/DeepLearning)用の教師データ作成方法(手に持った物体の学習)

ディープラーニング(深層学習/DeepLearning)によるWEBカメラを通した教師データ作成風景です。学習の際は、WEBカメラの前で商品を回転させて学習します。学習後、WEBカメラに商品を映すと、その商品が何であるかが判別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。 

主なAI(人工知能)システム開発例

現在下記のような様々なAI(人工知能)システムの開発を行なっています。

  • ディープラーニング(深層学習/DeepLearning)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サイネージ「ARIA(アリア)」の開発/販売
  • ディープラーニング(深層学習/DeepLearning)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
  • ディープラーニング(深層学習/DeepLearning)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
  • ディープラーニング(深層学習/DeepLearning)を利用した画像認識、映像認識システムの開発
  • ディープラーニング(深層学習/DeepLearning)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・記憶するシステム開発
  • 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
  • マシンラーニング(機械学習/MachineLearning)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、標準的な動作パターンを自動認識し、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ます。
    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期待できます。