AI

1602ソフトウェア工学

大量の実画像データの収集が不要なAIを開発~数式からAIが自動学習、人の判断を経た学習と同程度以上の認識精度を実現~

2022-06-13 産業技術総合研究所 NEDOの「人と共に進化する次世代人工知能に関する技術開発事業」において、今般、産総研は、数式から自動生成した大規模画像データセットを用いて人工知能(AI)の画像認識モデル(学習済みモデル)を構築す...
1204農業及び蚕糸

AIでレタスの生育状況を推定する実証試験に成功

生育異常の早期発見や適切な選別により植物工場の生産性を向上 2022-04-14 新エネルギー・産業技術総合開発機構,株式会社ファームシップ NEDOは「人工知能技術適用によるスマート社会の実現」事業に取り組んでおり、その一環として(株)フ...
0500化学一般

人工知能で蛍光有機分子を開発~複雑な現象を示す機能性分子の開発に貢献~

量子化学計算を用いて蛍光有機分子をゼロから設計する人工知能(AI)を開発し、AIが考案した蛍光有機分子を実際に合成することに世界で初めて成功しました。
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1600情報工学一般

Cyber Physical System(CPS)を低コストで制御するAIを開発

ロボットやドローン、自動車などのさまざまな物理システムを計算機(情報システム)で管理し制御するサイバーフィジカルシステム(CPS)において、多種多様かつ複雑なタスクを実行するための制御機能を低コストで学習する新たな人工知能(AI)技術を開発しました。CPSにおいて想定される複雑なタスク仕様を信号時相論理(STL)で記述し、それらをベクトルに変換する技術(STL2vec)を新たに構築することで、多種多様なタスクの下での制御機能を統一的かつ省メモリーで学習することを可能としました。
1200農業一般

AIで果実とその熟度を自動判別し、収穫量を予測する装置を「国際ロボット展2022」に出展します

トマトやパプリカ等の施設栽培において、AIによる着果情報のモニタリング技術を開発してきました。検出された果実画像を基に、果実の位置と熟度を特定し、収穫可能果実数から日ごとの収穫データを予測します。
1200農業一般

AIが明らかにする育種家の感性〜育種家は何を感じてカンキツの剥皮性と果実硬度を評価するのか〜

カンキツの果実断面の画像から、果実の形態的な特徴を定量的かつ自動的に評価する技術を開発しました。この技術と機械学習の手法を組み合わせることで、これまでブラックボックスとされてきた育種家の感性を紐解き、カンキツの剥皮性と果実硬度に強く関連する果実の形態的な特徴を明らかにすることができました。
1204農業及び蚕糸

イネ害虫の発生調査で、専門家の目を持つAIがウンカ類を自動カウント

イネ害虫の発生調査において、調査板の画像からイネウンカ類を自動認識するAIを開発しました。ウンカ類を90%以上の精度で認識・自動カウントすることで、目視では調査板1枚当たり1時間以上かかることもある調査時間を、3~4分に短縮できます。本成果は、害虫の的確な防除や被害発生の予測に役立ちます。
0501セラミックス及び無機化学製品

人工知能により材料の構造画像を生成し、物性を予測する技術を開発

人工知能(AI)によって材料の構造画像を生成し、物性予測を可能とする技術を開発した。カーボンナノチューブ(CNT)を用いて作製した膜について、その構造画像と物性値をAIに学習させたのち、コンピューター上で2~3種類のCNTを任意の割合で混合した膜のAI画像を生成することで、CNT膜の物性値を精度よく予測することを可能にした。
0500化学一般

AI技術による新規酸化物の発見~未発見物質の合成条件もピンポイントで予測~

AI で効率的に新規物質の合成条件を予測するためのシステムを開発した。約6万通りの合成条件から、誰も発見していない新規物質であってもその合成条件を的確に予測することが可能であり、実際に2つの新規物質の合成に成功した。
0505化学装置及び設備

AIが生成した材料の構造画像を用い、物性を予測する技術を開発

人工知能(AI)によって材料の構造画像を生成し、高速・高精度で物性の予測を可能とする技術を開発した。
1603情報システム・データ工学

青果物のおいしさを非破壊的に計測~人が感じる食味・食感を直接AI学習させた光センサーを開発~

人が食べて感じる「食味」や「食感」を、AI技術で光センサーに学習させることによって、トマトの「おいしさ」を計測することに成功した。
1504数理・情報

文化やビジネス慣習によって異なる公平性を設計段階から考慮するAI開発手法Fairness by Designを開発

設計段階から公平性を考慮できるAIの開発手法 Fairness by Design(フェアネス・バイ・デザイン)を開発した。
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