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科学技術サービス

人工知能AI

検討内容・解析例

AI画像解析・物体検出

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適用分野および特徴
  • AI技術による高精度な画像解析
  • 画像分類、物体検出の他、高解像化、ビデオフレーム補間、異常検知、セマンティックセグメンテーション、ノイズ補正など、多様な画像解析や画像前処理が可能
  • 当社保有のGPUクラスタを用いて、大規模データ学習にも対応
詳細
■ ＯＳ
○ Windows、Linux

■ 開発言語
○ Fortran、C/C++

■ ＤＢ／開発ツール
○ Tensorflow
〇 OpenCV
〇 Python 等

■ 知識・技術トピック
○ ディープラーニング
○ 並列分散学習
○ OpenCV画像処理

AI降水予測モデルの開発

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適用分野および特徴
  • AI技術により、過去数時間分の降水観測データから将来の降水分布を予測
  • 気象GPV数値予測等の併用により、風や気圧の影響を反映可能
  • 当社保有のGPUクラスタを用いて、既往の降水データを学習
詳細
■ ＯＳ
○ Windows、Linux

■ 開発言語
○ Tensorflow
〇 OpenCV
〇 Python

■ 技術トピック
○ ディープラーニング（seq2seq, convGRU）
○ 並列分散学習
○ データ前処理(ノイズフィルタ、複数種別データの合成)
○ OpenCV画像処理

AI洪水予測モデルの開発

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適用分野および特徴
  • AI技術により、長時間先までの高精度な洪水予測(河川水位予測)を実現
  • 多様な気象データの取り込みが可能
  • (風や潮汐の影響など)
  • 当社保有のGPUクラスタを用いて、既往の気象データ(河川水位等)を学習
詳細
■ ＯＳ
○ Windows、Linux

■ 開発言語
○ Pytorch
〇 Chainer
〇 Python

■ 技術トピック
○ ディープラーニング（Residual Network）
○ 転移学習
○ 並列分散学習
○ データ前処理(ノイズフィルタ、欠測値補間)

ディープラーニングによる超解像マッピング技術

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適用分野および特徴
  • AI技術による画像の超解像マッピング
  • 衛星データから得られるクロロフィルa濃度分布を、ひまわり衛星データ（低解像度）からMODIS衛星データ（高解像度）にマッピング
  • 衛星データ以外にも、様々な画像に対して適用
  • 可能
詳細
■ ＯＳ
○ Windows、Linux

■ 開発言語、ライブラリ
○ TensorFlow
〇 Python 等

■ 技術トピック
○ ディープラーニング
○ 敵対的生成ネットワークGAN
○ 画像生成・変換ネットワークpix2pix
○ 画像処理

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