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セミナーレポート「製造業のためのAI(人工知能)とAP(人工知覚)その現状と可能性」

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第4回 カゴヤ GPUコンピューティング・セミナー
「製造業のためのAI(人工知能)とAP(人工知覚)その現状と可能性」

製造業で活躍するAI

7/18(水)に、「製造業のためのAI(人工知能)とAP(人工知覚)その現状と可能性」〜「検査の自動化」「未熟練者作業補助」「自律走行ロボット」 現場の課題解決に直結する技術の紹介〜というセミナーをカゴヤ・ジャパン主催で開催しました。本記事ではその様子をレポートいたします。

今回のセミナーでは、昨今、話題のAI(人工知能)とAP(人工知覚)を製造業に活用するためのに、
「検査の自動化」「未熟練者作業補助」「自律走行ロボット」などの現場の課題解決に直結する技術を紹介しました。

講師として日本最高水準のAIプロフェッショナル人材が続々参画しているエクサウィザーズ社と「コンピュータの視覚」を創るグローバルベンチャー企業であるKudan社をお招きし、その仕組みについて登壇し解説していただきました。

ディープラーニングによる製造業の自動化・効率化

第1部では、AI・IoT導入運用支援事業を展開する株式会社エクサウィザーズ 執行役員 遠藤 太一郎氏より画像認識技術について、実例を交えて解説いただきました。

労働人口が減少する中、働き方改革などの対応に注目が高まっており、特に製造業の製造工程は人工知能に向いている業務と解説されました。
ただ、実用化には学習精度を高めるためのデータの準備やルールを覚えされるために前処理を行うことが必要で、より汎用性を高めようとすると、必要なデータ量は多くなるので、どういった業務をAI化するのかを定義することが大事になるとお話されました。

現在、ビジネス課題の解決に利用されるAIによる画像解析の要素技術は分類(画像が予め設定した分類項目の何にあたるかを抽出)、検出(認識したい物体を短形で囲って抽出)、
領域分割(認識したい物体の領域をピクセル単位で分割)、生成(画像からその内容、状態をテキスト、更にテキストから画像を生成)と4つがあげられると解説し不良品の分類など具体的に使われているシーンを紹介されました。

人間と同じ「目」が製造業にもたらす未来 ~VisualベースSLAMと人工知覚~

第2部では、Kudan株式会社 Business Development (Asia) 千葉 悟史氏より、非熟練者の作業を補助するAR(拡張現実)や磁気テープ無しで自律的に移動できるロボット/AGV(自動搬送車)について解説いただきました。

AI(人工知能)と対になり補完するAP(人工知覚)三次元空間と身体感覚を知覚するアルゴリズム・ソフトウェアを開発されており、空間マッピングの事例を通じてAPで実現できる世界についてお話しされました。立体的に学習させることにより自動運転やドローンなどで課題になっている精度の不足が解消できることが期待できると説明されました。

AI、GPUコンピューティングサービスのご紹介と計画

第3部では、当社ソリューショングループ サービス企画チーム リーダーの鶴岡 謙吾より、今後のAI、GPUコンピューティング分野での取り組みについてご説明させていただきました。

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