推定誤差が従来のディープラーニングの±16.0%から±2.9%に改善した。});富士通は2018年9月19日、富士通研究所と共同で、設計データから高精度のシミュレーション結果を得られるAI(人工知能)技術を開発したと発表した。シミュレーションへ入力する設計データとシミュレーション結果をAIに学習させることで設計候補の評価を高精度化し、設計業務の効率化につなげる。出典:富士通このAI技術では、物理法則に基づく近似モデルによって設計データから算出した推定値を学習データとし、シミュレーションによる厳密なモデルで算出した性能予測値を正解データとしてAIに学習させる。推定誤差が従来のディープラーニングの±16.0%から±2.9%に改善した。高精度のAI学習では、一般的に多数の学習データを必要とする。今回、シミュレーションの入・出力データをベースに、学習用のデータを新たに生成して学習データ量を補う技術も開発した。これにより、学習データを十分に準備できない場合でも、効果的な学習が可能になる。Poynting」の追加機能として製品化する予定だ。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。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。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。5分で分かるIoT時代のCAEとはIoT時代を迎えて製造業のためのITツールもその役割を変えつつある。本連載では、製造ITツールのカテゴリーごとに焦点を当て、今までの役割に対して、これからの役割がどうなっていくかを解説する。務める櫻井鉄也氏が、デジタルとAI(人工知能)をキーワードに「AI技術を用いたデータとシミュレーションの統合活用」と題して講演した。AI協調でロボットとAGVを連携、“動いたまま取る”で作業時間38%短縮へ日立製作所は2018年5月28日、複数のAI(人工知能)技術を協調させることで、自律的に走行する無人搬送車(AGV)が運ぶ部品を、AGVを止めることなくピックアップする技術を発表した。SNSfacebooktwitterITmediaはアイティメディア株式会社の登録商標です。