ソリューション

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Peers.Lab

昨今AIの取り組みが注目されているが、研究機関、教育機関においても研究分野への機械学習の技術適用を進める動きが活発に見受けられます。ただし、機械学習のアルゴリズムは難易度が高いことがあり、研究機関、教育機関においては、技術の習熟には一定の期間が必要(技術取得が困難)、大量データの使用や高速処理環境を新たに構築するには多大なコストを要する(コスト負担増)、異分野、他機関でのノウハウ・ナレッジ共有が難しく課題へのアプローチ多大の時間を要する(ノウハウ不足)、社会実装を見据えた研究が求められる傾向があるが、手段が見つからず、予算確保が困難(社会実装への壁)といった多くの課題が存在します。

Peers.LabロゴJSOLでは、これらの課題を解決するために機械学習プラットフォーム『Peers.Lab』(ピアーズ・ラボ)を提供します。Peers.Labは Google Cloud PlatformTMを利用することで安価かつ高速処理環境を実現します。また、JSOLの産業界で蓄積したDeep Learningのノウハウやコミュニケーション機能による分野横断的なナレッジ・ノウハウの共有機能を実装し、社会実装を見据えた共同研究を推進またはバックアップの支援を行うことで産業界へ新たな価値の提供を促進させます。

ソリューション内容・手法

お客様が機械学習を習得するには機械学習の知識・技術・ノウハウ、コストを考慮し、早い段階でトライ&エラーを繰り返し、自身の研究へ生かすことが重要となってきます。JSOLでは研究成果の社会実装を見据え、知識、経験にとらわれない、機械学習の高速処理環境を提供、支援します。

サービス機能群

サービス機能群

活用事例

活用事例

対象業種

  • 自治体・外郭団体(研究機関・教育機関)

実績

業種:研究機関・教育機関
A研究所様

プロジェクト名称

AIを活用した危険物の現場検知技術の開発

導入背景・狙い

A研究所と協同でガス検知器のガス種特定に対し、Deep Learningを適用した結果、従来手法よりも高精度で特定することが可能となりました。今後、本取り組みの結果を科学警察研究所および理研計器(株)と共同で進め、製品への実装、社会への適用を進めていきます。

導入内容・特徴

・機械学習プラットフォーム『Peers.Lab』にてガス種特定を実施
・従来手法より高精度でガス種特定に成功
・社会実装に向けたビジネス化支援を実施

※本取り組みは、2017年3月11日の日本経済新聞(朝刊)に掲載されました。

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