より、不良判定AIを作るために必要な不良データ量を8割削減しました。より、不良判定AIを作るために必要な不良データ量を8割削減しました。併せて不良判定AIの開発機械を8ヶ月短縮できることも明らかにしています。(弱点トレーニング・ループ)を付与した不良判定技術AIの共同開発を進めています。今後は外観検査工程の自動化などに取り組む予定です。疑似不良技術とは、実在する不良画像から不良の特徴を学習し、実在の不良そっくりの疑似不良画像を作成するものです。今回生成された疑似不良画像のほとんどが、技術者の目から見ても実物と遜色ないことが確認されています。苦手克服学習技術(弱点トレーニング・ループ)の不良判定AIの開発高速化に対する効果検証により、不良画像の必要量を約8割削減可能という結果が得られました。データグリッドの疑似不良生成技術は、不良プロパティ(形状・大きさ・位置などのパラメータ)を操作できる点が特徴で、めったに起きない不良だけでなく、熟練技術者の暗黙知である不良に関する知見に基づいた新しい不良についても疑似不良画像を生成することができます。データグリッドと住友電工は、今後もAI技術を活用し、様々な工程の自動化や生産性の向上に取り組むとしています。TIMESaismiley株式会社アイスマイリーが運営するAIポータルメディア「AIsmiley」は、AIの専門家によるコンテンツ配信とプロダクト紹介を行うWebメディアです。AI資格を保有した編集部がDX推進の事例や人工知能ソリューションの活用方法、ニュース、トレンド情報を発信しています。業務の課題解決に繋がる最新DX・情報をお届けいたします。メールマガジンの配信をご希望の方は、下記フォームよりご登録ください。メールマガジン登録メールマガジンの配信をご希望の方は、下記フォームよりご登録ください。名を入力してくださいメールアドレスメールアドレスを入力してくださいニュースPVランキング週間PVランキング世界初!GPT-4o搭載のウェアラブルAIメモリーカプセル「PL...JA豊橋、AIで病害虫の発生を予測する防除DXアプリを導入ネオス、太陽生命の生成AIを活用した実証実験に参画。One」に新機能追加。