機械学習を用いた開発を支援ネオリウム・テクノロジー

ビッグデータ（時系列、画像）を用いて、開発プロセスの最適化や解析精度向上を実現！

機械学習を開発プロセスに導入するメリットは多岐にわたります。
設計と開発プロセスの最適化により効率が向上し、予測精度の向上で欠陥を防止できます。
さらに、試作回数を減らしてコストを削減し、リアルタイムのフィードバックでプロセスを適応可能にします。
不良品削減や品質管理の強化、自動化による生産効率の向上、シミュレーションの高速化も実現します。
また、デジタルツインと連携することで製造プロセス全体の最適化が可能になります。

関連リンク - https://youtu.be/PHVdB6BC6sM

基本情報機械学習を用いた開発を支援

ネオリウム・テクノロジーでは、お客様の開発プロセスに機械学習を組み込むための技術支援を行っています。
お客様が日頃より実験検証で収集されたビッグデータを「どのように機械学習で利用することができるのか。」、「機械学習を行うには何から始める必要があるのか。」などの様々な課題があるかと思います。

本情報では、深層学習を用いた非線形制御対象モデリングと画像認識システム構築に関するエンジニアリングサービスを提供しています。
カタログおよび動画では、ChatGPTでも有名なTransformerを使用した例や画像認識の例を簡単ではありますが紹介します。

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用途／実績例	ディープラーニングを用いた画像認識システムの開発・交通関連動画をディープラーニングで学習し、車両、人間、その他のオブジェクトを判別するシステムを開発ディープラーニングを用いた時系列予測モデルの開発・ディープラーニング（LSTMモデル）を用いた多入力多出力の非線形ダイナミックモデルの開発機械学習を用いたニューラルネットワークのハイパーパラメータ最適化・ニューラルネットワークのハイパーパラメータ（中間層数、中間層ニューロン数など）の決定にベイズ最適化を適用その他にも、設備の予知保全アルゴリズム開発支援や制御対象モデルの開発支援に機械学習を取り入れて、お客様のニーズにお応えします。