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記事検索結果
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MIとは、大量のデータを人工知能を用いて解析し、目的の性能を満たす新材料のレシピを推測する技術。... 研究者がMIの精度を高める実験設計やデータ収集戦略なども行うことで、より大きな効果を狙う。...
NS―IoTは製鉄所設備に取り付けたセンサーで得るデータの管理を一元化する基盤。多くの拠点からのビッグデータ(大量データ)をその後加工し、設備の状態検知やトレンド監視に生かす。 ...
神戸市北区の住宅団地で2020年度に実証走行を始め、軽が得意な路地などで安全・快適な運転に必要な開発やデータ収集を進めてきた。... あらかじめ事前走行し周囲の3次元地図データを取得しておく。運転時の...
例えば設備監視・点検や遠隔医療、農業での作物生育データ収集、船舶や車両・航空機などの事故防止技術としての採用も考えられる。
データ活用やリサイクル技術の確立、自然由来の素材採用などで、資源の効率利用と事業成長の両立を志向する。... タイヤの設計や開発、生産などバリューチェーン上の各工程から収集したビッグデータ(大...
熟練者の操作データ収集 アラヤでは掘削作業のシミュレーターを使い、自律AIによって油圧ショベルの一種、バックホーの運転自動化の研究を進めている。熟練者にバックホーを操作してもらい、そ...
実験のコストが高く、データを大量に集められない問題がある。... 「実験データが数千を超えると一つひとつのデータを見ていられなくなる。... この自動実験装置が生産するデータはデータプラットフォーム&...
手がけている製品のデータ収集、分析や外部接続などの機能を生かし、新しい価値を提供していく」 ―注力する分野は。
ウエアブル端末などを通じて健康状態や生活習慣にまつわるデータを収集し、その活用基盤を構築する「ヘルSee佐久プロジェクト」。... データ活用ニーズのある企業を巻き込むことで産業創出への期待も大きい。...
近年、大学の研究者と連携して海のデータを収集し、漁の精度を高める挑戦がなされてきた。データ収集には大きなコストがかかるが、気候変動によって海の状況が変化してきたため、再び膨大なデータ収集が必要となって...
実は、そうした健康状態に関するデータ自体は、多数記録されている状況にある。 ... しかしながら、そのデータを医療で十分生かせているとは、まだまだ言えないというのが現状だろう。...
静岡R&Dセンターでは、主な研究としてわさびの植物工場栽培のデジタル変革(DX)実現に向けたデータ収集や、起潮力同調栽培技術の高度化に向けた試験栽培を手がける。
実機データ収集、25年以降実用化 日本航空(JAL)は人工知能(AI)を用いて航空機エンジンの故障などを予測する技術を実用化するため、4月か...
これまでに電子商取引(EC)サイトでのデータ収集・可視化や、保有船の配船最適化、電力需要の予測などのテーマを設定している。
引き合いが高まるのがデータ利活用の領域。... 「米データロボットの活用支援を展開している。... 単にツールを導入して終わりではなく、データ収集や課題設定の方法など、使いこなすための技術支援ができる...
