Learning)2012年Hintonらは、ImageNetデータセットを利用したILSVRCコンペにて、「深層学習」ベースの手法で優勝して、世界中の注目を集めました。2017年しかし、「深層学習」ベースの手法を活用するには、事前に人手によって大量なデータをラベル付けする作業が必要で、また膨大なGPUハードウェアのサポートが必要です。Hinton本人は、以下の2つの理由でこのモデルの普及を諦めざるを得ないと発表しました。世の中で皆に批判された深層学習のデータの組み合せ学習はNP問題により最適化ができないから。救済策としたSGD手法(%)も局所最適化しか出来ない為ブラックボックスの問題を改善できないから。画像認識は、複数の特徴量(多次元空間)で表現されるデータベースの中から、対象物がどのデータに一番近いかを判断する技術です。間での距離関係を示す図。間での距離が長くなります。自動運転に関する制御のNP問題を避けるため、SDLモデルを導入して人間の運転知識を機械に教えることは、唯一実現可能な方法であります。応用により、雨や雪が降る悪い天候でも正確的に認識ができます。3Dの距離画像に対して、移動中の障害物を認識の対象として、従来のアルゴリズムより簡単に最適な判断を得ることができます。建築物壁面損傷の検出、良否判定ヒビ割れや剥がれの特徴を人気視することで検出することができます。プロが判断する画像特徴量を画像処理にて抽出し、入力層に入れ、サンプル画像を自動学習して、中間層に確率分布データを蓄積します。これによって良否判定も可能です。白線認識で走るバス決められたコースに白線を施し、白線認識を主とした画像認識を使い、夜間や雨など見通しが悪いときも認識できる技術に特化します。決まったコースを遅いスピードで走行します。高齢者やの足として鉄道や路線バスが撤退するような地域の交通網の役割が期待できます。電気バスでこの技術を採用することで、エコフレンドリーを実現し、将来電気自動車がガソリン車にとってかわることを見越して、電気バスとAIの組み合わせにより日本の基幹産業とすることをめざします。大規模集積回路の多目的最適組合せ問題を解決するために「ファジィ事象確率理論」を提案。機械学習理論を発明し、パターン認識の分野で多くのアプリケーションに利用した。「二次元コードのステルス構造」を開発し、「画像から二次元コードへの直接変換」と「空間距離の確率の定義」のITCアルゴリズムを提案した。組み合わせた「超深層学習モデル」を提案した。SDL新世代人工知能SDLは株式会社アポロジャパンの製品です。開発プロセス開発者お問い合わせ。