SOINN

ロボット 制御向け AI (C-1) SOINN エッジAI・汎用AIを機器・ロボット・プラントへ

SERVICE&PRODUCT

ロボット 制御向け AI
「C-1」

SOINN 「C-1」は、「SOINN® アルゴリズム」を含む多様な手法を駆使することで、ロボットをはじめ様々な機器や装置を省データ・超軽量にマルチモーダル学習・制御可能な独自 AI です。

「C-1」のポイント

  導入効果

 ・模倣学習では、ベテランの技をロボットにそのまま学習させることが可能
 ・複数のベテランの技を複合的に学習させることが可能
 ・人材不足問題、後継者不足問題への対応に貢献

  技術特性

 ・少量のマルチモーダルデータ(制御信号+センサ)から学習し、ロボットや機器を制御可能
 ・クラウドや GPU は不要、超軽量でノートPC や ARM でも学習・推定可能
 ・学習結果の可視化・編集・再学習可能

  稼働事例 (クリックで移動)

  1.SOINN® 2.0 の学習・推論に基づくマルチモーダルロボット制御
  2.SOINN® 2.0 を用いたロボットのマルチモーダル転移学習
  3.ビール缶を箱詰めするAI搭載のロボット(産経新聞様 電子版)



模倣学習によるロボットの自動制御

稼働事例

1.ロボットのマルチモーダルAI制御

SOINN® 2.0 による、力触覚を含むロボット制御デモ。把持した缶が、箱やほかの缶にあたった力触覚を手掛かりに、動作を自律的に切り替えます。

この箱詰めタスクの場合、ロボットへの教示は映像にある一度のみでOK。SOINN® 2.0 の学習時間は、CPU で約 2.5 秒です。

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OS:
  Microsoft Windows 10 Pro
プロセッサ:
  Intel(R) Core(TM) i7-6700K CPU
  @ 4.00GHz、4001 Mhz、
  4コア、8ロジカルプロセッサ
メモリ (RAM):32.0 GB
学習機構 : SOINN® 2.0
学習データ: 10次元ベクトルデータ
データサイズ:763 KB
データ行数: 2,742 行
学習時間:  約2.5秒
学習済 AI モデル:98 KB



SOINN® 2.0 によるマルチモーダル(力触覚)ロボット制御デモ
メカトロテックジャパン 2021 デモ展示 解説動画
誰でも現場で簡単教示,リアルタイム&力触覚 AI ロボット制御,体ふき(学習1名、テスト3名),ノートPCで学習 30秒

2.ロボットの力触覚マルチモーダル転移学習

SOINN 2.0 アルゴリズムを用いた、「ロボットの力触覚マルチモーダル転移学習」のデモ動画です。

このデモは、単一のロボット内で転移する「自己転移」です。これをロボット間の転移学習(ロボットがロボットに教える)にも展開可能です。

市販 CPU を用いた学習・推論時間
 元データの学習: 約 2.5 秒
 転移学習   : 約 1 秒
 推論サイクル : 5 ミリ秒以下

この技術はスカラーロボット、6軸ロボットの他、多様なマルチモーダル制御に活用頂けます。

非常に計算が軽く、学習・推論ともエッジで行う「完全エッジ AI 」として運用頂けます。

ラズパイレベルはもちろん、用途によってはそれ以下の演算能力でもOKです。

SOINN®2 0を用いた「ロボットの力触覚マルチモーダル転移学習」

国のプロジェクトに採択

2017年度より、下記のNEDO(国立研究開発法人新エネルギー産業技術総合開発機構)プロジェクトの一環として、ルネサスエレクトロニクス様、東京工業大学様、三菱電機様とともに、SOINN を活用したエッジAI技術の研究開発を行っています。

<NEDOプロジェクトページ>
 ・高効率・高速処理を可能とするAIチップ・次世代コンピューティングの技術開発

お費用

・制御対象やデータ、ご要求精度、運用形態などを確認させて頂き、お見積もりさせて頂きます。

ご相談・お問合せ

上記以外にも、お客様ご指定のハードウエアに組込みむための設計・実装や、お客さまのニーズに合わせた保守の設定などにも柔軟に対応致します。

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お問合せ先

 SOINN ビジネスチーム
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