従来機種の光学系を一新して解像度を高め、深層学習(ディープラーニング)に基づく人工知能(AI)により検出すべき欠陥を特定できる。

NTT先端集積デバイス研究所の中島光雅主任研究員と東京大学の井上克馬助教、中嶋浩平准教授らはディープラーニング(深層学習)を光で実行する学習アルゴリズムを開発した。推論だけでなく学習も...

そこで同社は高性能センサーの3次元(3D)LiDAR(ライダー)によるトラック位置検出、画像認識と深層学習(ディープラーニング)によるパレットの位置や姿...

今回開発するシステムは、ディープラーニング(深層学習)を用いて事前に撮影したCT画像と内視鏡画像を連動する。

ディープラーニング(深層学習)を用いて拍や小節などのパターンを抽出する。

脳データに機械学習のアルゴリズム(計算手順)を当てはめて、脳の情報を解読していた。 ... ちょうどディープラーニング(深層学習)がはやり始めるタイミ...

数千パターンの付着物をAIがディープラーニング(深層学習)で解析し、刃具の正確な計測を可能にした。

実データと類似した学習データだけを厳選でき、自動生成するAIの精度を高められる。... エイアイキューブの中核技術はAIが深層学習(ディープラーニング)により少量のデータから疑似データ...

多様な特徴の間の関係性を統合的に解析する際には、どの特徴が重要になるかを深層学習で適応的に重み付けして解析することで、人の重なりなどによって一部の特徴が検知されない場合でも他の特徴で補完する。

駐車スペース枠内の車両の有無を95%程度の精度で判定できるが、同様のシステムはネットワークカメラの普及やディープラーニング(深層学習)の実用化などで従来より安価に提供できるよう...

同社の技術は深層学習と患者組織モデルを組み合わせたもので、早期発見段階でも患者を層別化できる可能性がある。

収集したデータに基づき、AIの深層学習を用いて仮想空間で作業や動線、ラインやロボットの配置、従業員の負荷などの模擬実験を実施し最適化を図る。

2010年ごろから化合物の構造情報で機械学習を導入。16年ごろのAIブームの波に乗り深層学習などの活用が進み、インシリコ創薬が本格化した。

【東大阪】近畿大学の山県一夫教授、慶応義塾先端科学技術研究センターの徳岡雄大研究員と慶大の舟橋啓教授、山田貴大専任講師、東京大学の小林徹也准教授らは、深層学習を用いてマウス受精卵の細胞分裂を...

ノイズに対して誤検知を起こすことが少ない深層学習の手法の一つである「変分オートエンコーダー(VAE)」のネットワークを使いながら、正常音と劣化傾向音を分離する独自の基準で稼働音の特徴を...

岡野原氏は、電力効率世界一のディープラーニング(深層学習)用スーパーコンピューターや超高速原子レベルシミュレーターの開発など、最先端の深層学習の研究と社会実装について、革新的な成果を出...

電力効率世界一の深層学習用スーパーコンピューターや超高速原子レベルシュミレーターの開発などで知られるベンチャー企業「PreferredNetworks(プリファードネットワークス)」の...

人が判断した結果をディープラーニング(深層学習)で学習することで人が五感で確認するのと同じ精度を出しやすい」 *取材はオンラインで実施。

非現実な世界で学ぶAI 深層学習の発達で、高度な物体操作能力を持つロボットが開発されるようになった。... 課題は深層学習の訓練の手間やコストがかかることである。 ...

深層学習技術については「トランスフォーマー」が増加傾向にあり、「CNN」「深層強化学習」などの伸びは鈍化している。