Solutions

エッジAIを用いた制御

機械制御の高度化

Drone
AIが将来の状態を予測し、その結果を制御に組み込むことで既存制御の高度化を実現します。 特にPID制御と組み合わせることで、既存のPID制御の課題である外乱に強い制御を実現できます。

匠の技をAIで継承

Forklift
"匠の技"のような言語化されていない緻密な作業や、周辺環境に応じた操作をAIが再現します。 工作機械の操作や、フォークリフトや建機の操縦を自動化します。

パラメータチューニングの自動化

Motor
一般にPID制御などのパラメータを決定するためには、実機での試行錯誤が必要とされます。 AIにより実機の挙動をシミュレーションすることで、チューニングを簡単にします。

機械の経年劣化への適応

Machine-Deterioration
機械に組み込まれた後もAIが学習を続けることで、経年劣化などの環境変化に応じた制御を可能にします。

環境変化への追従

production-line
産業用機械が出荷された後も学習を行い、導入された現場の状況が変化していっても、最適な制御を継続します。

パーソナライゼーション

Smart-Watch
ユーザーの個人差をAIが学習し、ユーザーに寄り添った自動制御を実現します。
産業用機械の個体差の補正も行います。

センサー値の補正

Sensor
センサーに組み込まれたマイコンでAIが動作し、センサーの劣化による生じる誤差を修正します。

センサーフュージョンの実現

Sensor-Fusion
複数のセンサーを組み合わせて、制御に利用します。 ソフトセンサーとして使い、センシングが困難な部分の状態を推定することもできます。

エッジAIを用いた異常検知

予知保全

solution_cbm
センサーの値を監視し、生産設備や機械の故障が起きる前に警告します。 CBM(Condition Based Maintenance)とも呼ばれます。

故障検知

technology_feature
設備不良が起きた時に、直ちに機械の動作を停止し、大きな事故を防ぎます。

不良品判定

technology_feature
生産設備のセンサー情報から、作られた製品が良品か不良品かを判定します。

エッジAI導入までの流れ

1. AIプロジェクト      立ち上げ

・エッジAI基礎講座※
・目的設定
・PoC要件定義
・データ取得

※有償プログラム
 ご希望の場合のみご提案 edgeAI_academy

2. PoC
     (概念実証)

・データ探索
・AIモデル作成
・評価
・レポート報告

AiiR_M1

3. 共同開発

・実用の具体案策定
・AIシステム構築
・本番環境への実装

4. 実用化

・ライセンス契約締結
・AIシステムの保守

エッジAI開発サポート

AI導入に向けてモデルサイズ・応答速度に課題をお持ちの企業様に
「精度を維持した軽量AIモデル作成」を試みます

AI開発においては、PoCで開発したAIが目標精度を満たした場合でも、その後の開発が凍結してしまうケースが珍しくありません。 背景には、「AIのモデルサイズが大き過ぎる」、「ハードウェアへの実装時に推論速度が不足する」等の要因が挙げられます。 エイシングでは、超軽量・高速な独自エッジAIアルゴリズムを用いることで、AI導入プロジェクトの再生支援を提案いたします。

お手元でAIの検証を実現

AI導入検証期間の短縮を目指してAI評価を簡単に実現する小型モジュールを開発。市販のUSBメモリ程度の大きさで簡単にPCに接続し利用可能です。

エッジAIの基礎からサポート

専門的な知識を必要とするエッジAIの有効活用を支援するため、 AIの基礎、AIプロジェクトの進め方、機械学習ハンズオンなどを提供するプログラムをご用意しています。