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「」に対する検索結果が314件見つかりました

ブログ記事(237)

  • ものの「かたち」を調べる

    ~ トポロジーとパーシステントホモロジー ~ はじめに 物体をスキャンするなどして得られた 次元の点群から、もとの物体のかたちに関する情報を得 るために、さまざまな方法が用いられます。 例えば、Arithmer では 3Dビジョンロボットシステムなどで、3次元の点群を扱っています。 今回は、点群から計算される情報として、近年注目を浴びているパーシステントホモロジーという概念を紹介したいと思います。トポロジーという数学の一分野の考え方を使っているのですが、わかりやすさのために、ところどころで数学的に正確ではない表現をする事をお許しください。 「かたち」とは? ~ トポロジーの考え方 ~ ものの「かたち」とは何でしょうか? 例えば、丸と四角はかたちが違う、といいますよね。 それでは、こちらの図をみた時に、どれが丸でどれが四角でしょうか? 一番左は丸、一番右は四角だけど、左から二番目は丸のような四角のような、みたいな気持ちになりませんか? トポロジー(位相幾何学)という数学の分野では、かたちに関してもっと雑な分類をします。 上の例のような、連続的に変形してうつりあうものは、全部同じかたちをしていると考えるのです。今回は、このようなものたちを「位相的に同じかたち」をしていると呼ぶ事にします。 (本当は、連続的な変形以外でも位相的に同じかたちだと考えるものがあるのですが、今日は割愛させてもらいます。) では、どういうものは違うと考えるのかというと、例えば、下の図の円盤と穴の空いた円盤は、 (お互いを連続的に変形してもうつりあわないので)違うかたちをしていると考えます。 これは円盤じゃなくて四角ではないか? と思う方もいるかもしれませんが、先ほど述べたように、トポロジーの考え方では連続的に移り合うものは同じかたちだと思うので、一見四角く見えるこれらを円盤と呼んでしまうのです。 3次元空間の中の例も挙げておきます。 トポロジーの考え方では、球と四面体の表面はおなじかたちで、ドーナツの表面(トーラスと呼びます)は違うかたち、だと考えます。 かたちを見分ける ~ 位相不変量 ~ 先程、上の図の、円盤と穴の空いた円盤は位相的に違うかたちをしていると言いましたが、本当は、どうやって連続的に変形してもお互いが移り合わないということを証明しないといけません。 では、二つのものが、位相的に違うかたちをしているというのは、どうやったらわかるでしょう か? 例えば、境界の数、というのは連続的に変形してもかわりません。そのため、円盤の境界は 1つ、穴の空いた円盤の境界は 2つ、という事から、この二つが位相的に違うかたちをしている事がわかります。 また、下の図のごちゃごちゃした図形が、上の図のどちらと位相的に同じか、というのは、実は 境界の数を数えればわかります。 左の図形は境界が全部繋がっているので円盤と同じかたちで、右の図は境界が2つあるので、穴 の空いた円盤と同じかたちです。 境界の数のように、位相的に同じかたちをしたものに対して、同じ値をあたえる量を「位相不変量」と呼びます。 オイラー標数 オイラー標数の位相不変性 ホモロジー群 空間の上の道 円盤の上の道の集合 穴あき円盤の上の道の集合 トーラスの上の道の集合 複雑な空間のホモロジー群と計算方法 今回は、これ以上複雑な場合に関しては深入りしませんが、一般の空間に対するホモロジー群では、道の集合の上の演算として、単に道をつなぐだけではなくて「つなぐ順番を入れ替えたものも同じ道だとみなす」という演算が必要になります。 また、実際にホモロジー群をどうやって計算するか、という事についても今回は触れませんが、 空間の三角形分割があれば、そこからゴリゴリと計算する事ができるために、計算機上の計算とは相性が良いという事だけを述べておきます。 パーシステントホモロジー 与えられた点群に対して、ホモロジー群を使って特徴を捉えようという試みの一つが、パーシステントホモロジーという考え方です。 パーシステントホモロジー群の定義 具体例 パーシステント図 おわりに 今回の記事では、パーシステントホモロジーを簡単に紹介させていただきました。 トポロジーという分野は、数学の中でもなかなか習わない分野なので、馴染みのない方が多いの ではないかと思いますが、ちょっとでも興味を持っていただけたらありがたいです。

  • 【Arithmer Webinar】『設備保守管理DX』を進めるための第一歩とは?開催のお知らせ

    1月28日(金)Arithmer Webinarを開催いたします。 本セミナーでは、企業の労働環境における事故防止や設備の保全に求められるDX化やAIの役割など、様々な課題と共に、 2022年のDX化に向けた最新ソリューションを交えてご紹介いたします。 【開催日時】 1月28日(金)10:00~11:00 ※参加および途中退室は自由です。 【開催方法】 ウェビナー(Zoom) 【参加費】 無料 【定員】 100名 (※同業者の方は大変恐縮ですが、ご参加をご遠慮ください。) 【お申し込み】 お申し込みは下記のフォームよりお願いいたします。 お申し込みはこちら(リンク) 【こんな方におすすめ!】 ・設備のメンテナンス自動化を実現するための最新動向、ソリューションを知りたい ・「事後保全」から「予兆(予知)保全」にシフトしていきたい方 ・AIを活用して設備保全や事故防止に繋げたい 皆様のご参加を心よりお待ち申し上げております。

  • 「NTT DATA Innovation Conference 2022」にて生活者視点での新たなサービス創発の取り組みに関する講演をいたします

    Arithmer登壇は1/28(金)14:00~14:30 「浸水高予測AIシステム」についてご紹介 2022/1/27(木)~1/28(金)に開催(予定)の「NTT DATA Innovation Conference 2022」にて株式会社NTTデータ ソーシャルデザイン推進室 部長 稲葉氏 / 弊社営業企画本部 氏家が共同講演いたします。 本講演では、株式会社NTTデータ(以下、NTTデータ)が「生活者視点での新たなサービス創発の取り組み~Smarter Societyの実現に向けて~」をテーマにお話しをされる中、その枠内で弊社の「流体予測AIシステム」を活用して技術開発支援を行っている「浸水高予測AIシステム」を紹介いたします。 NTTデータは昨今の激甚化する災害での被害軽減を目的として市民一人ひとりの状況にあった新しい防災サービスの提供を目指しており、2021年8月に大分県別府市と「誰もが安全安心なまちづくり推進に向けた連携についての協定」を締結しました。弊社はこの協定の技術提供を担当し、防災サービスの構築に貢献しています。 本講演では、多くの皆様にご参加をいただきたく、ご興味のある方はぜひご参加くださいませ。 【弊社講演内容の詳細】 高度数学を活用しAI構築・シミュレーション技術等を組み合わせた「流体予測AIシステム」を活用した、NTTデータと共同開発中の「浸水高予測AIシステム」をご紹介致します。このシステムは、気象観測データや地形データを解析し、災害前・災害発災中の予測を行う仕組みとなります。 ◎弊社登壇者 営業企画本部 第2営業部: 部長補佐 氏家賢人 【プログラム】 URL https://www.nttdata.com/jp/ja/innovation-conference/ 【開催方法】 オンライン 【参加費】 無料 【一般参加登録】 以下URL から登録をお願いいたします。 https://www.nttdata.com/jp/ja/innovation-conference/

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  • 日経サイエンス特別対談 | Arithmer

    Home > 日経サイエンスとAithmerの特別対談インタビュー 日経サイエンスArithmer's Eye 特別対談 Arithmer's Eye × interview 日経サイエンスとAithmerの特別対談インタビュー Vol.8 【日経サイエンス対談Vol.8】AIシステムがもたらす介護の革新。人の幸せに寄り添うAIで豊かな超高齢社会を実現 日本の高齢化率が上昇の一途をたどるなか、厚生労働大臣を務めた柳澤伯夫氏が期待するのは、介護の効率化と被介護者の「幸せ」を両立するシステムの実現。 More Vol.7 【日経サイエンス対談Vol.7】日本の未来のために大学は変わるAIを駆使した社会課題解決型研究への挑戦。 いま産業は大きな転換期を迎えようとしている。成長を牽引する主役はデータドリブン(データ駆動)型のビジネスから社会課題解決型のビジネスへ移行。そこで大きな役割を果たすと期待されているのが… More Vol.6 【日経サイエンス対談Vol.6】日本の未来のために大学は変わるAIを駆使した社会課題解決型研究への挑戦 いま産業は大きな転換期を迎えようとしている。成長を牽引する主役はデータドリブン(データ駆動)型のビジネスから社会課題解決型のビジネスへ移行。 More Vol.5 【日経サイエンス対談Vol.5】AIを利用し、人々の安心・安全を再構築 長い歴史のなかで人々の安心・安全を守ってきた損害保険に対する社会のニーズが変わってきた。背景にあるのはCASEなど自動車技術の革新や温暖化による自然災害の激化だ。 More Vol.4 【日経サイエンス対談Vol.4】AIが熟練テイラーの“勘”まで再現スマホアプリによる画像採寸システム 株式会社コナカが展開するオーダースーツブランド「DIFFERENCE」では,Arithmerの技術協力を得て,スマホでスーツやそのほかのアイテムの採寸ができる「DIFFERENCEAIによる画像採寸アプリ」を開発。 More Vol.3 【日経サイエンス対談Vol.3】進化するAIロボットが創薬を加速次世代の放射線医療を安全で効率よく実現 日本独自の技術によって誕生した次世代の抗がん剤として期待されるα線医薬品。医療の現場に効率よく供給する体制を整えるために,AIロボットへの期待が高まっている。 More Vol.2 【日経サイエンス対談Vol.2】独自の戦略でAI立国を目指す現代数学を活用し質の良いデータを確保 モノづくり大国として製造現場の高度なノウハウを持つ日本。良質なデータを駆使したAI(人工知能)システムの開発は豊かな地域社会を生み出すことにもつながる。 More Vol.1 【日経サイエンス対談Vol.1】AIと現代数学社会実装を加速するグローバル拠点として海道に「国際数学研究所ニセコ」設立 現代数学はAI(人工知能)を社会に広めるための基盤となる学問だ。 技術開発を担う人材を育成し国内産業の競争力を高めるためには数学研究者が語り合うグローバルな「場」の創造が重要だ。 More

  • Arithmerニュース一覧

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  • Arithmer Robo | ロボットシステム

    Home > ソリューション > Arithmer Robo 3D Vision Robot system ロボットの可動域で人の技能のトレースを実現高度な技能はロボットが継承する時代 熟練者の作業を再現 3Dピッキングロボット 高度数学をベースとしたArithmer独自の技術を導入した ロボットシステムで職人技を再現します 熟練者の作業を再現 業務自動化 ピッキング作業の効率化 Arithmer Roboでは、職人技をロボット化することに取り組んでいます。応用範囲は、食品・製薬・医療業界など多岐に渡ります。人間とロボットではできる動作が異なり、可動範囲も制限されますが、ロボットができる動きで人間の動作と同等の効果を生むようにロボットを制御します。 創薬関連では、他の人間が真似できない(効果を出せない)動きをロボットが再現し、期待する効果を出している事例があります。 また、対象物を3次元的に認識する必要があるケースがありますが、画像認識と高度数学を組み合わせることで、対象物の認識を3次元的に正確に行い、ロボット制御との組み合わせで対象物を適切に扱うことが可能となります。 3Dビジョンロボットシステム Arithmer Roboは対象物の3次元的な認識に強みを発揮します。例えば、魚の柵から刺し身を切り出すケースにおいては、柵の形状・体積を3Dデータから推定し、どこで切ったら同じ重さの刺し身を切り出せるかを算出し正確に切り出します。 また、ロボットに任せたい作業が複雑になるにつれ、ワークもワークの置かれる環境も多岐に渡りますが、古典的な画像処理技術や最新のAIアルゴリズムと3次元情報を駆使し安定的にワークを保持して動作を完結させます。 高精度の作業を連続して行うことが可能 重要でありながら単純で繰り返しの作業が必要な動きをArithmer Roboで肩代わりいたします 3次元的な情報をもとに正確な作業を実行します ロボットの「眼」にあたる部分に3次元計測センサーを利用。得られる情報をもとに人間でも難しい作業を正確に実行します センサー・ハンド Realsense / Intel Vacuum pad / pisco Gripper / Densowave 吸着パッドでワークを把持 ステレオカメラでは画像+ depthデータを取得 Hardware AIサーバー RC8/Robot Controller Teaching Pendant Case Study ​× 新薬開発向け自動化ロボット株式会社デンソーウェーブの人協働ロボットCOBOTTA®とコラボレーションし、塗抹法細菌培養を自動化。 塗抹法細菌培養を自動化 株式会社デンソーウェーブの人協働ロボットCOBOTTA®とコラボレーションし、塗抹法細菌培養を自動化。様々な器具を取扱うため自動化が進んでいませんでしたが、研究現場での正確な繰返し作業を取入れることができるようになり、研究者は別の作業に集中できるようになります。 対象物の正確な位置情報を認識 軸を回転させることで様々な形状物を把持し、複数作業を実施可能なハンドを装着。高度数学を応用した認識技術を活用して、ハンド上部のステレオカメラから得られる情報から対象物の正確な位置情報を認識。 AI処理 Input センシング 画像(RGB)+ depth(D)の取得 Output 塗抹作業 アーム操作・吸着 or 把持 1:AI画像認識 ・Semantic segmentation ・Instance segmentation 2:3Dデータ処理 ・3D点群に変換 ・ノイズ除去 ・位置を求める ・法線を求める 「3Dビジョンロボットシステム」のお問合せ 熟練者の作業をロボットで再現 大手製薬会社 ​× 人間でも再現不可能な職人技を動作解析技術と3Dデータ処理技術によりロボットで再現 同じ人間にも真似できない・再現できない技を持つ方が一定数いらっしゃいます。人間が似た動作をしているにも関わらず、同じ効果を出せないケースがあります。その一方で、Arithmer Roboの再現力が人間を上回る場合があることが実証されています。ロボットと人間では形状も動作も異なりますが、それらの制約を超えて人間を超える再現力を発揮します。 人間の動きを 動画データで取得 人間が真似できない動きを機械的な 制約を超えて再現します 人間の動きを ロボットで再現 「熟練者の作業をロボットで再現」のお問合せ

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