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テクノロジー渦巻

ソリューション

SOLUTIONS

テクノロジー背景

既存方法では解けない問題を研究者が解決

逆問題、解きます

アブダクション(仮説推論)ソルバの有用性とは

推定

①動画からの欠落部推定

例えば、1分間の動画の途中で欠落した10秒間を修復することができます。

②複数センサーによる内部情報推定

例えば、温度や音などからの振動等を推測することが可能です。

定量評価

溶接スパッタの3Dモデル化と定量評価

定量評価

三次元可視化

開口合成法を用いたGPGPUによる物体内部三次元可視化

三次元可視化

干渉回避

AIを(機械学習)を用いた5軸6軸制御曲面に囲まれた狭い穴をぶつからないような自動制御が可能です。

干渉回避

オントロジーでできること

ー 論理知識型AI(オントロジー)と

データ駆動型AI(大規模言語モデル)のハイブリッド ー

テクノロジー背景余白付き_edited_edited.png

何ができるの?

一言でいえば…

人が行っている(常識的な)判断、推論ができる

部分的な知識を追加すればするほど賢く(まとも)になる

​例えば…

異分野/初心者にも文脈/試行の流れがたどれる

専門家本人にも明確に意識されていない/間が多すぎて・広すぎて到達しないアイディアに気づける

人は(特にプロは)データでやみくもに推論したり、結果を出したくない。自分の培ってきた知識をより理解したいし、残したいし、共有したい

言葉で整理し、思い出している→機械/AIの正しい人へのサポートの形

あいまいな検索、デジャヴ、表面的でない/字句だけでない/高次の類似性探索

データ駆動型AIからの揺り戻し(深層学習のラベリング(タグ付け)に使われている)

「学習する組織」へ → 過去の事例を整理して最強の個人・組織へ

テクノ背景スクエア.jpg

対象は知的作業をしているあらゆる職種へ

(研究者、設計者、職人、…)

他のツールでも実現できると思うけど、メリットは?

(入力が大変だが)
再利用や拡張 の際に格段に楽になる。

常識推論をシステムがしてくれるので本当に必要な概念とあとは事例を追加するだけ

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