エッジAIで見分ける生たまごorゆでたまご！/ 研究事例とデジタルソリューション
★エッジAIで見分ける生たまごorゆでたまご！
見た目では区別がつかない「生たまご」と「ゆでたまご」．たまごを割らずとも簡単に見分けることができるエッジAI・IoTデバイス開発事例のご紹介です．SONYのボードコンピュータ「Spresense」に市販のスピーカーとマイクを接続し，たまごに音を当てて学習用データを取得．そして「Neural NetworkConsole」を使ってCNNを機械学習し，「Spresense」に学習結果を実装します．それにより，音の波形で「たまご」を見分けるエッジAIを実現．これらエッジAIとしてのハードウェア構成と，「非破壊検査」にも通じる"たまご"を見分けるAIでの波形分析ノウハウ，およびクレスコDTのELTRESアドオンボードを組み合わせ，LPWA回線を通じてたまごの判定結果をクラウドへ送るIoTデバイスとしての機能をご紹介します．
★画像分類における正負寄与領域の提示手法
機械学習を用いた画像分類は医療を含め幅広い分野で多くの成果をあげている．しかしその分類は何を根拠としているのか人間には分かりにくい場合も多く，どこを見て分類を行ったかを可視化するためのさまざまな研究が行われている．医療における疾患の分類目的では，画像中の「それらしい」正の寄与部分（所見）だけでなく「そぐわない」，負の寄与部分となる所見も診る必要があるが，既存の研究では負に寄与する部分は可視化の対象として注目されていない．機械学習モデルに対し，画像に微小な差異を加えた画像を入力した場合の確信度の出力の大きさの変化を画像化し正負の寄与領域を提示する手法，DiDA（DifferentialImage Diagnostic Analysis）を紹介する．
★高品質AIアノテーション代行サービス
当社では，AIの知識をもった管理者のもと，専属のオフショアチームと協力して，ツールを活用した作業の効率化や徹底した品質管理を行い，正確で高品質なアノテーションサービスをリーズナブルな価格でご提供しています．
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