2019年05月24日 10時00分 公開
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品質検査や故障予知など製造業でのディープラーニング活用、足踏みせずに実現するための最適解は?

「ディープラーニング(深層学習)」の活用に踏み出そうとする動きが広がっているが、自社で実装するにはハードルも高い。どうすればディープラーニングの恩恵をスムーズに享受できるのか、その最適解を探ってみたい。

[ITmedia]

 製造業におけるAI(人工知能)の活用が当たり前のように検討される時代になってきた。特に期待の大きいのが画像認識の領域だ。人による目視や熟練技術者の経験といった“見えにくいノウハウ”をモデル化し、品質向上やノウハウ保持に役立てようというのだ。

 画像認識の精度向上を後押ししているのが「ディープラーニング(Deep Learning:深層学習)」の進化だ。近年はディープラーニングの活用に向けて、具体的に動き始める製造業企業は珍しくなくなっており、実際の活用例も広がった。医療現場の画像診断や自動運転などが実用化できているのもディープラーニングがあればこそだ。

 今後も危険な場所や設備の検査、監視、あるいはスマートフォンを利用した導入しやすい検品システムなど、ディープラーニングの適用領域、適用方法はますます広がることが予想される。しかし、その実装にも少なからずハードルがある。実装に必要な膨大かつ地道な作業を大幅に効率化する方法とはどういうものか。次のページで解説する。

提供:日本アイ・ビー・エム株式会社

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