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テクノロジー

日本ディープラーニング協会 E資格取得者在籍

設計支援・シミュレーション・加工・計測・ソフトウェア・オントロジー

既存方法では解けない問題を

研究者が解決します

ABOUT US

当社は既存の方法では解けないような問題に対して、製造業向けに設計支援・シミュレーション・加工・

計測・ソフトウェアなど幅広い分野の現役の

研究者による先進的なコンサルティングおよび

ソフトウェア・計測システム試作を行っております。

コア技術:AI3要素(アブダクション/データ駆動型/知識論理型)の混合
当社について
テクノロジー廊下.jpg
TWO ENTRANCES
  • 法規制や規格を満たしているか総合的に調べたい

  • 情報セキュリティの対応が不安

  • 国内、国際規格の動向は?

​エントリー1へ
  • 最近はやりのAIをうまく業務に活用したい

  • Chat-GPTってものづくりにも使えるの?

​エントリー2へ
テクノロジー背景余白付
OUR METHOD

あらゆる事象データからカスタムメイドを可能にする

​ものづくりへのAIの適用

3つのアプローチ

前提

結果

ルール

前提と結果からルールを生成

induction

帰納・モデル化

前提

ルール

結果

前提とルールからを結果を生成

deduction

演繹・推理

結果

ルール

前提

結果とルールからを前提を生成

abduction

仮説推論、設計

例:深層学習

例:オントロジー

欲しい結果(要求)とルール(物理法則、既存手法)から最適な前提(材料や機構などの組合せ)を導き出す

​例:ベイズ最適化、スパースモデリング

CASES

試作開発事例

これまで当社にて行いました試作開発例をご紹介します。
オントロジーとLLM(大規模言語モデル)による設計標準化・製造不具合対策
振動データ等を用いたマルチモーダル深層学習による異常判定
複数物体・人物の自動検出・追跡処理
複数カメラによる燃焼、水流(泡)の3次元化(逆問題解決)
今まで人が行ってきた高度な判断/意思決定を知識論理型とデータ駆動型の相補的な運用により自動化!
応用例:→(製造)鋳造欠陥の判定
     →(自動車)自動運転アシスト
     →(宇宙)人工衛星の制御
     →(ロボット)不測事態のモード切替制御
     →(ネット)認証などでの自動決定
カメラ、レーザーなどの光学センサを活用した形状不具合などの検出。光量が足りない場合の対策
マルチフィジクスMBDモデル(プラント/制御モデル)の試作と1Dシミュレーション
事例
お問い合わせ
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