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オムロン、AIに必要なデータ量1万分の1以下に

2019/11/13 16:46
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オムロンは13日、人工知能(AI)を簡単に高性能化できる新技術を開発したと発表した。AIの精度を上げる学習に必要なデータ量を1万分の1以下に抑えられる。工場での品質検査などの用途を想定し、中小企業でもAIを導入しやすくなる。オムロンは自社工場で新技術を試験運用して課題などを洗い出し、実用化を検討する。

AIは機能を果たすために、学習したデータをもとに「機械学習モデル」と呼ばれるアルゴリズムを作る。オムロンの新技術を使えば従来は難しかった複数のAIの異なる機械学習モデルを統合・共有できる。学習データそのものに比べて機械学習モデルはデータ量が小さく暗号化しやすい。必要なデータ量は場合によるが、電子機器の基盤検査で少なくとも1万分の1程度になるという。

中小企業では工場でAIを導入したくても、製品生産量が少なく学習させるデータを集めにくいなどの課題があった。新技術を使えば複数の中小企業で機械学習モデルだけを統合・共有し、高性能なAIを導入できる。

オムロンは工場の目視検査を自動化するAIを開発したことも発表した。一般的なパソコンで動くため、専門知識を持つエンジニアがいなくても生産性を向上できる。2020年春に発売する。

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