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Trends 公開日: 2021.04.15

「DeepFire」ベータ版の実証実験第一弾が終了したことを発表

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▼ ニュースのポイント
①「DeepFire」ベータ版の実証実験第一弾が終了。
②実証実験により、映像監視データからAIが異常を検知できることを証明した。
③正常状態も学習することで、学習データ量が少なくても熟練技術者と同制度の判定が可能になった。

熟練した従業員と同等の判断ができた

 4月12日、Ridge-iとSOMPOリスクマネジメントは、昨年3月から業務提携をスタートした「DeepFire」ベータ版の実証実験第一弾が終了したことを発表した。

 DeepFireは生産設備を「映像監視AI」が監視し、時系列データから異常を検知するというもの。

 この実証実験は昨年8月から11月までの間、静岡県浜松市に位置するミダックの工場において、油水分離処理を行った廃液の移送状況を録画し、そのデータを基にして実施。

 その結果、工場内で液体の状態を見ながら機器操作を行う熟練した従業員と同等の判断基準を、AIが自動で認識した。この結果は、映像監視データからAIが異常を検知できることを裏付けている。

 このことから、映像による時系列データを多く保有する製造業界やエネルギー業界、廃棄物処理業界などにおいて、DeepFireベータ版を活用できるのではないかとRidge-iとSOMPOリスクマネジメントの2社は考えている。



高い推論精度を実現

 DeepFireベータ版は昨年3月にリリース。

 時系列解析の学習を行うディープラーニングモデルと画像処理技術を融合させ、「液体」、「燃焼」、「粘性」などの時系列で状態が変化するものを解析し、AIが自動で異常や異常予知するプロダクトとして開発された。

 時系列データを処理する際に単一ではなく複数のネットワークを活用することによって、高い推論精度を実現した。

 また、正常な状態も学習させることによって、学習データ量が少なくても熟練技術者と同制度の判定が可能になった。

(画像はプレスリリースより)


▼外部リンク

Ridge-i プレスリリース
https://ridge-i.com/news/3032/


▼ 会社概要
Ridge-iは画像解析ディープラーニングや、AIとさまざまな技術の組み合わせたソリューションの開発に力を入れている。

顧客課題だけでなく社会課題にも取り組んでおり、土砂崩れ解析ディープラーニングも開発。このソリューションは第4回宇宙開発利用大賞 経済産業大臣賞を受賞している。

会社名:株式会社Ridge-i(リッジアイ)
代表:代表取締役社長 柳原 尚史
所在地:東京都千代田区大手町1-6-1 大手町ビル438

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