system」を開発すると発表した。2016年秋から冬にかけて販売する。systemは、コンピュータ数値制御装置(CNC)とロボットに加えて、周辺デバイスとセンサを接続して製造、生産を最適化するための分析基盤になる。特徴は、機器に近いエッジ部分でデータを処理する“エッジヘビー”の考え方を採用したこと。クラウド側でデータを処理するやり方と比べて、より大量のデータをリアルタイムに処理できる。データを集めて分析するだけでなく、機器の制御にも利用できるようになる。深層学習(ディープラーニング)による故障予測や自動制御などが可能になる。systemはオープン系のプラットフォームであり、サーバやネットワークスイッチなどのハードウェアと、各種ソフトウェア群で構成。OSはWindowsでもLinuxでもどちらでも構わない。この上で、深層学習などの各種アプリケーションが動作する。ドライバを開発することでファナックの機器だけでなく、各種機器やセンサを接続できる。アプリケーションも自由に開発できる。今回の製品開発は、ベンダー各社がアライアンスを組んで進める。Automationが担当。サーバやスイッチなどのインフラの構築はシスコシステムズ。Networksは深層学習などのソフトウェアを担当する。ファナックはセンサが埋め込まれたCNCとロボットを提供。Networksの3社がメッセージブローカやセキュリティ製品、アプリケーションライフサイクル管理(ALM)システムを含むミドルウェアを提供する。in-Motion)」に含まれる機械学習ライブラリを活用する。systemで実現できる自動化の姿についてファナック代表取締役社長の稲葉善治氏は、「これからは自動制御もできる時代。熟練したオペレーターによる調整作業まで自動化できる。自動学習によって獲得した技術をすぐに共有できる」と説明する。Networksで代表取締役社長で最高経営責任者(CEO)を務める西川徹氏は、工場の新しいコンピューティングモデルとして、クラウドではなく機器に近いエッジ部分でデータをリアルタイムに処理するエッジコンピューティングの優位性を説く。「リアルタイムに制御しようとしたらクラウドでは不十分。西川徹氏エッジコンピューティングで実現できるアプリケーションの代表が深層学習の応用だ。深層学習によって機器の故障を予測できるようになる。ロボットに動作を教えるティーチングも、深層学習で自動化できる。分散協調型の機械学習も実現できており、個々のロボットの学習結果をロボット同士でリアルタイムに共有して高速に学習する。深層学習を制御に活用した例として西川氏は、バラバラに積まれた部品を画像認識でアームでつまみ上げるロボットの例を紹介した。学習させてみると、8時間をかけて5000個のデータを学習することで部品の90%をつまみ上げられるようになった。学習結果を複数の機器で共有して高速に学習した例の1つとして、模型自動車の自動運転の制御も紹介した。この例では、模型自動車同士が互いにぶつからないように運転する。模型自動車同士が学習結果をリアルタイムに共有することで、学習速度を早めたという。systemを開発した。Japanは、CIOとITマネージャーを対象に、ビジネス課題の解決とITを活用した新たな価値創造を支援します。ついて運営会社サイトマップ当サイトは最新ブラウザでの閲覧を推奨します。permission.このサイトでは、利用状況の把握や広告配信などのために、Cookieなどを使用してアクセスデータを取得・利用しています。これ以降ページを遷移した場合、Cookieなどの設定や使用に同意したことになります。Cookieなどの設定や使用の詳細、オプトアウトについては詳細をご覧ください。