業務実績

AI(人工知能)関連業務
(1)オペレーション不具合データAI解析
 製品検査員のオペレーションの違いなどによる個人差の特徴を抽出し、不具合に繋がる原因をAIなどにより解析し、検査結果を評価する。これを基に、センサー仕様、制御仕様、部品仕様などを変更(確定)し、不具合が発生しないより安全な製品の開発を実現する。

(2)Kaggleのコンテスト参加事例
 情報科学、統計学、経済学、数学などの分野から全世界で約95,000人のデータサイエンティストが登録して、機械学習(AI)の最適モデルを競い合うKaggleのコンテストにおいて、業務に影響がない範囲で参加し、下記の成績を残している。

New York City Taxi Fare Prediction(Can you predict a rider’s taxi fare?)
ニューヨークのタクシー料金予測モデルのコンテストに参加し、瞬間的には下図のとおり世界一位の実績を残した。最終順位:18位、上位2%(1,488チーム参加)

[使用手法]
LightGBM

[使用PC]
Mac Book Pro (CPU:Intel Core i7 2.9GHz, メモリ:16GB)

 

TGS Salt Identification Challenge(Segment salt deposits beneath the Earth’s surface)
AIを用いた画像解析の実績事例としては、掲題の地層データの画像から岩塩の領域を抽出するモデル作成のコンテストに参加し、最終的に393位、上位13%(3,234チーム参加)になった。

[使用手法]
Encoder: ResNet34
Decoder: scSE + hyper columns
Loss: Lovasz

[使用GPU]
NVIDIA GeForce GTX 1060


船載型モニタリングシステムのソフトウェア開発支援業務
 株式会社大津海事研究所代表取締役 故大津皓平氏 (東京海洋大学名誉教授)が研究開発した統計モデルを利用した新しい航海・機関ハイブリッド型モニタリングシステムのソフトウェア開発を、当社代表取締役伊藤徹は、株式会社大津海事研究所の技術顧問として技術支援していた。

(1)船体・機関の実時間性能監視及び予測機能の開発
 船上で記録される船体・機関の時系列に関する統計モデルを実時間で構築し、船体・機関の運動性能が船体に与える影響に関する最新の情報、トレンド、短期予測に関する信頼できる情報を運航者にわかりやすい統計モデルを活用した、実時間船載型モデルベースモニタリングシステムの開発を行った。

(1)中長期状態監視データベースの構築と会話型プログラムパッケージの開発
 船体・推進性能に関するデータベース作成機能とそれらの解析を行い、船舶の中長期性能の予測を会話型で行うプログラムパッケージの開発を行った。

おもな特長
・気象・海象変化に適応した時系列統計モデルによる船体・機関の状態監視
・横揺・縦揺同調、パラメトリック横揺等のリスクの監視、GMの推定
・船体運動を考慮した機関の状態推定
・最新の機関性能曲線表示、最新の20分前、1時間前、4時間前、1日前の状態
・ログおよび航海終了後のログ機能


超精密ミラー加工パス生成専用CAMシステム開発
 長焦点距離・長集光ミラーの製作、長尺石英ミラーの超精密研削には、CADで作成された形状データを入力データとして、加工機械である大型CNC超精密研削盤で超精密な加工を行う必要があった。そこでミラー形状の超精密な精度を考慮し、加工位置を正確に割り出して、高精度且つ効率的な加工プログラムを作成開発した。

加工機械 大型CNC超精密研削盤