FAQ SOINN　エッジAI・汎用AIを機器・ロボット・プラントへ

弊社は人工脳SOINNだけでなく、他の高度機械学習手法も駆使しております。お客様のタスクにあわせ、最適なソリューションを提供させていただきます。

人工知能は、機械学習手法を用いたいわゆるAIと呼ばれるもので、一般的に人工知能といえばディープラーニングによるAIを差し、基本的にプログラマがコンピュータにやらせたいタスクを想定し、プログラムして作り上げるものです。
この代表的なものに、将棋やチェスを指すコンピュータがあります。
膨大なデータと計算量により精度の高い結果を出すことができます。
自ら学び、不要な情報を忘れる特長を持ち、少ないデータ、軽い計算量であいまいなワークに対応できる弊社特許技術独自AI「人工脳SOINN」は、ニューラルネットワークの一種ですが、ディープラーニングとは全く異なり、人がプログラムするのではなく、コンピュータやロボットが経験から学習し、勝手に賢くなってゆくものです。
ちょうど赤ちゃんや子供たちが、学びや遊びを通じて知的に発達して行く過程に似ています。
人間との違いは、人は「大きくなったら何になるか」を自分で決め、そうなるように自ら努力しますが、人工脳SOINNでは、原則として何をどこまで学習するかはユーザが決めます。

こちらのページをご覧ください。

ディープラーニングによるAIでは、例えば画像認識の場合、導入時にＯＫ・ＮＧあわせて数千枚、数万枚のデータを用意する必要があり、そのデータにラベル付けをし、計算をさせる高額なマシンを用意するなど、導入時に膨大な手間と費用がかかります。再学習時においてもそれは同じです。
弊社の人工脳SOINNでは、少ないデータを良品として学習し、それから外れるものをＮＧと判定することが可能。計算が軽く、ノートパソコン1台でも運用が可能です。現場で追加学習できるようにソフトウェアを調整すれば、大事なデータを外部に出すことなく、現場で追加学習をさせることも可能です。

ディープラーニングによるAIでは、大量のデータ準備し、それにラベル付けを行う、教師データを作る作業が必要です。教師データを作る作業には膨大な時間と費用がかかります。
SOINNではデータにラベルが必要ない、「教師なし学習」が可能です。
例えば、「最初に良品を少量学習し、それと異なるものを異常と判断する」という良品学習が可能です。
異常と判断したもののうち正常なものがあることを追加学習させると精度を上げることができます。スタート時点の精度はディープラーニングに及びませんが、追加学習が進むにつれて精度は上がっていき、ディープラーニングに近い精度まで上げることができます。画像だと５０枚程度の学習が済むと、ディープラーニングに近い精度が出ることが確認されています。
また、SOINNにはクラスタリング機能があり、それを用いた教師なし学習も可能です。
ラベルを有していないデータからSOINNがデータのパターンを学習して、学習したパターンを用いて新たなデータを分類することができます。

教師なしデータは判定基準があいまいなワーク、画像を準備する手間・費用・時間がない場合にも導入可能であり、ディープラーニングによるAIは導入不可能だったワークにおいて、お客様からご好評をいただいております。
弊社ではSOINNによる教師なし学習に加え、既存の機械学習、必要であればディープラーニングの技術も合わせ、お客様に最適なソリューションをご提案できます。

弊社で現在お取引をさせていただいております企業様は、原則非公開とさせていただいております。過去の報道や論文をご参照ください。
今後導入事例が公開できるようになった際には、弊社ウェブサイトにてご案内させていただきます。

SOINNの基幹技術については弊社が特許を取得しています。SOINNの論文は公開されていますが、ノウハウは非公開です。SOINNを扱えるのは特許を持つ弊社だけです。
また、AIの使いまわしができる転移学習についても特許を取得しておりますので、複数のAIの知識を統合する、ほかのAIに知識を転移することが可能なのも弊社だけの強みです。

コンサルティング、導入前に少量のデータ（※画像以外はダミーデータでも可能）をいただき導入可能性について調査・報告を行うフィジビリティについては、無料でさせていただいております。
お問い合わせページよりお問い合わせをお願いいたします。