こんにちは。デバイスソフトウェア開発部の斎藤です。
「配筋検査ARシステムBAIAS®」は、2024年3月22日に「ラベル片側表示機能」をリリースしました。
これにより、鉄筋間隔・ダブル配筋計測において、計測結果のラベルを両側に表示するか、片側に表示するかを選択できるようになりました。
今回は、鉄筋間隔・ダブル配筋計測に関わるラベル片側表示機能ついてご説明いたします。
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配筋検査ARシステムBAIAS®にラベル片側表示機能を追加!
現場ロイド
省電力TPUを利用した物体認識の一例
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弊社ではカメラから入力した映像をAI解析し、クラウド配信するソリューションとして、既にPROLICAやSCAI Watcherといった製品を提供しております。
これらは高性能な映像解析が可能ですが、一方で消費電力の観点からバッテリー駆動が難しいという課題もあります。
本ブログでは、遠隔地等の電源確保が難しい環境でもバッテリー駆動でAI解析を行うことを目指し、省電力性能に優れたCoral Edge TPUを使用した物体認識を試してみましたのでご紹介いたします。
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【北海道IoTビジネス共創ラボ】5/28 AIの未来を切り拓く勉強会開催！
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こんにちは!エコモットでIoT・AI・DXコンサルティング営業をしている本間です。
今回、エコモット株式会社が幹事企業を務める「北海道IoTビジネス共創ラボ」ではITの最前線を走る専門家たちが、最新のAI動向と将来の産業応用について解説する勉強会を企画しました！
AIの驚異的な進化により、産業のあり方が大きく変わろうとしています。
「どうやってAIをビジネスに統合すれば良いのか?」という疑問を抱えている方も多いと思います。
そして、その答えは、最新のAI動向を理解し、それを自社に応用することにあると当社は考えます。
この勉強会は、AI技術の最新動向と将来の可能性を、第一線で活躍する専門家たちから学べる絶好の機会です。
有機合成分野へのLLM適用
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こんにちは、データアナリティクス部のフバチ・ロベルトです。故郷ポーランドでは既に雪が溶け、日増しに暖かさを感じられるようになりました。以前、有機化合物の合成に携わっていた会社での経験が思い起こされます。その会社は安全を考慮して人里離れた森林に囲まれた丘陵地帯に位置しており、四季折々の風景の変化を楽しむことができました。冬は雪に覆われた裸の木々が特徴的で、春が訪れると、新緑が眼前に広がり始め、さまざまな色が混じり合います。夏になると、緑が深まり、秋には様々な色へと変わりゆく様子が、まるで絵画のようでした。
はじめに
有機合成の分野では、主な目標の一つは、既存の有機化合物をより効果的に生成する新しい方法を開発することです。また、特定の望ましい性質を持つ新しい化合物を設計することも重要です。これを達成するためには、新しい化合物の分子構造をデザインし、それに適した合成方法を開発する必要があります。
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水深データ(三次元点群)の高品質化の研究が論文になりました。
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こんにちは、データアナリティクス部の入澤です。
普段は、AIモデルの開発や最先端技術の動向調査に携わっています。
以前、エコモットでは、海底地形図の作成の加速化を目標としたDeSET(海底探査技術開発プロジェクト)に参加していました。
エコモットを含む開発チームが提案した技術開発テーマが、海底探査技術開発プロジェクト（DeSET Project）の公募事業に採択されました！
個人的に、”音響装置で計測された疎な水深データから高密度な水深データを生成する”というテーマで、細々と研究を続けていました。
今回、その内容の論文が掲載されましたので、簡単に、キーポイントを紹介します！
High-Resolution Bathymetry by Deep-Learning Based Point Cloud Upsampling
生成AIを最大限活用する!OpenAI公式が推奨する6つのコツ
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こんにちは！エコモットでIoT・AI・DXコンサル営業をしている本間です。
ChatGPTなどの生成AIを使っても、なかなか思ったような結果が得られず困っていませんか?
OpenAIが公開している公式ガイドから、わたしがいつも意識している、より良い結果を得るための6つの重要なコツを紹介します。
このガイドを参考にすれば、ChatGPTなどの生成AIを上手に活用できるでしょう。
生成AIキャッチアップ（ChatGPT Plus編）
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データアナリティクス部の庄内です。
GTC基調講演、観ましたか？マルチダイ時代へ突入ですね・・・
今月だけでもAnthropic社がChatGPT超えのClaude3を発表したり、イーロン・マスク氏率いるxAIもLLM「Grok-1」をgithub に公開する（月曜日）など、巷は生成AIの話題で持ち切りです。
しかし、世の中にはこの流れと無縁な人も結構いるようで、最近同年代の方々と話してもほとんど使っていないとか１年前に使ったきりとかで全く活用していないみたいで悲しくなります。
そんなおじさんを救いたい！そんなモチベーションでこの記事を書いてみました。
※一線を越えてもらうことが目的なので、スゴ技とかは出てきません（アシカラズ）
【難易度高!?】IoTシステム技術検定[上級]第10回に合格しました！
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こんにちは！エコモットでIoT・AI・DXコンサル営業をしている本間です。
IoTシステム技術検定[上級]を受験しようと思っていても、過去問や参考書もなく、どのように対策すればよいのか悩んでいますよね？
IoTシステム技術検定[上級]の対策として、わたしが行ったいくつかのポイントがあります。
今回は実際に受験し、合格した経験から対策ポイントをお伝えします。
未来を切り開くマルチモーダルAI：GPT-4VとVideo-LLaVAによる動画解析
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データアナリティクス部の入澤です。
2022年以来、ChatGPTをはじめとするいわゆる「生成AI」の話題が世間を驚かせています。先月（2月）15日には、OpenAIから動画生成AI(テキストから動画を生成する)「Sora」が登場し、その衝撃的な生成能力には恐怖すら感じます。
ところで、皆さんは有料版ChatGPTを利用していますか。
ご存じの通り、有料版ChatGPTは高い文章生成能力を持っていますが、さらに画像も入力・生成することが可能です。画像とテキストのように異なるデータを扱えるモデルをマルチモーダルAIと呼び、現在多くの注目を集めています。
そこで今回は、動画とテキストを扱えるマルチモーダルAIを使い、簡単な動画認識をしてみようと思います！
固体粒子や液滴を含む工業用画像セグメンテーションと分析のための AI モデルの適用
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はじめに
画像処理は、化学、製薬、食品産業などのさまざまなプロセスを理解するために適用できる強力なツールです。画像分析は、多相システムで発生するプロセスの場合によく使用されます。 多相システムは、分散相と連続相の少なくとも 2 つの相で構成されます。 分散相は通常、連続相中に懸濁した液滴または粒子 (固相) の形で存在します。 一方、連続相は液体または気体である可能性があります。 このような多相系には、例えば、エマルジョン（別の液体中の液体の液滴）、サスペンション（液体中の固体粒子）、エアロゾル（気体中の液滴または固体粒子）などが含まれます。多相系で起こるプロセスの例としては、結晶化 (溶液からの結晶の形での化合物の沈殿)、触媒反応 (触媒が固体粒子上に配置された場合)、エマルションの作成 (2つの相互に不溶な液体)またはでんぷんの糊化などがあります。 画像解析により、多相システムの構造をより深く理解できるようになり、プロセスの最適化や強化だけでなく、プロセスのより適切な制御も可能になります。画像解析の一般的な目的は、分散相の液滴または粒子のサイズ分布を見つけることです。 それにもかかわらず、分散相の形態学的特徴 (粒子の形状など) を決定することも重要です。 物体検出用の人工知能モデルの最近の急速な開発により、検出された物体の画像を構成するピクセルを非常に正確に分離できるようになりました (画像セグメンテーション)。 これらの孤立したピクセルは、オブジェクトの形状を表すマスクを形成します。 このオブジェクトが単なる分散相 の粒子(または液滴) である場合、マスクはこの粒子のサイズと形状に関する情報を提供します。 したがって、AIモデルは産業用画像解析に有用と考えられます。 さらに、これらのモデルの使用は簡単に自動化でき、分析時間が短縮されることが期待されます。この導入の最後に、このタイプの写真は通常、似ている形状と外観を持つ同様のオブジェクトで構成されていることを言及する価値があります。 ただし、画像にはかなりの数のそれらが含まれている可能性があります。
このブログでは、データアナリティクス部フバチ・ロベルトが、固体粒子または水滴を含む画像の分析に関する文献の短いレビューを紹介します。 さらに、でんぷん顆粒写真の分析について説明します。
