Networksと共同開発した新しいAI機能を発表した。深層学習を活用した「AIサーボモニター機能」と、機械学習を活用した「AI良否判定機能」の2つで、機械稼働率の向上や製品の良否判定作業の効率化に貢献する。Networksと共同開発した、新しいAI(人工知能)機能について発表した。深層学習を活用した「AIサーボモニター機能」と、機械学習を活用した「AI良否判定機能」の2つで、それぞれ同年7月と同年8月に出荷を開始する予定だ。AIサーボモニター機能は、機械の送り軸や主軸の制御データを高速サンプリングし、これに深層学習を適用して異常度を提示する機能。機械が故障する前に送り軸や主軸の異常の兆候を知ることで、加工ラインの長時間停止などを防止する。機械の正常動作中に、AIサーボモニターがモーターのトルクデータを学習して、その特徴量を取り出し、正常な状態の学習モデルを作成する。そのモデルと実稼働中に得られるトルクデータを比較して、「異常度」を算出し、提示する。これにより、オペレーターは送り軸や主軸の異常の兆候を知ることができ、故障前のメンテナンスが可能になる。AI良否判定機能は、ロボットが機械学習を用いて、対象物のOK画像、NG画像に基づき良否を判定するものだ。溶接や組み付けをした部品の有無、部品の表裏の正誤など、生産工程における確認作業を、ロボット制御装置の内蔵ビジョンで実施できる。従来のビジョン機能では、対象物の周辺に溶接スパッタやすすが残っていた場合、対象物を見つけにくくなり誤判定するといった課題があった。AI良否判定機能は、物の形状と位置を見つけるのではなく、機械学習を用いて画像から良否を判定するため、OKとNGの画像を数枚から数十枚学習させるだけで、高精度な判定が可能だ。system)」の進捗状況などを紹介した。CEOの稲葉善治氏が登壇。systemを中心とした取り組みを紹介した。AIと機械学習とディープラーニングは何が違うのか技術開発の進展により加速度的に進化しているAI(人工知能)。このAIという言葉とともに語られているのが、機械学習やディープラーニングだ。AIと機械学習、そしてディープラーニングの違いとは何なのか。世界を変えるAI技術「ディープラーニング」が製造業にもたらすインパクト人工知能やディープラーニングといった言葉が注目を集めていますが、それはITの世界だけにとどまるものではなく、製造業においても導入・検討されています。製造業にとって人工知能やディープラーニングがどのようなインパクトをもたらすか、解説します。人工知能は製造現場でどう役に立つのか人間の知的活動を代替するといわれる人工知能が大きな注目を集めている。製造現場で「使える」人工知能は、一般的に言われているような大規模演算が必要なものではない。「使える人工知能」に向けていち早く実現へと踏み出しているファナックとPFNの取り組みを紹介する。SNSfacebooktwitterITmediaはアイティメディア株式会社の登録商標です。