ニュース

東工大発AIベンチャー、画像認識・外観検査AIとエネルギー需要予測AIのWEB販売を開始

AI Start Lab 編集部 2022.1.17
東工大発AIベンチャーであるSOINN株式会社は、エネルギー需要予測AI「E-1F」と超軽量・高精度な画像認識外観検査AI「Switch Vision®️Light」のインターネット販売を開始した。

SOINN株式会社は、今後販売するAIの種類や機能を拡充し、当社事業の第2の柱に育てる計画としており、Eコマースの強みを活かし、海外展開も視野に入れている。

エネルギー需要予測AI「E-1F」


「E-1F」は、予測対象のエネルギー需要に関する実績データと、予測対象が位置する地域の気象データの双方から自動で学習し、以下の機能を発揮する超軽量AI。大規模エネルギー管理システム向けAIとして商用実績のある「E-1」の、エネルギー需要予測機能を

  • 気象予報に基づく将来のエネルギー需要の予測
  • 予測値と実績値のズレに基づく異常や異常の兆候の検知

上記の2点において、コンパクトにまとめた。

「E-1F」はインターネットに接続された市販PCで初期学習から自動での運用が可能(CPU使用、GPU不使用)。学習や予測に用いる気象データも、ネットから自動でダウンロードする。

E-1F デモ動画

エネルギー需要予測の実行画面例

電力実績データの変動に対する追従性の評価結果

Switch Vision®️ Light「SV-L」


Switch Vision®️ Lightは、膨大な学習データや演算を必要としない現場で「使える」画像認識・外観検査AI。

  • 超軽量教師あり学習
  • 良品学習
  • 半教師あり能動学習

上記、3つの学習・推論方式から選択可能となっている。

最も工数のかかる最初期の学習・調整は、SOINNがユーザーのデータを使って無償で行うことが可能。SOINNにデータの開示が困難な場合、最初期からユーザーが調整することもできる。ユーザーは、手持ちのデータに対してSwitch Vision®️Lightがどの程度有効か、機能・性能・使い勝手を無償で確認した後、有償ライセンスへの移行可否を判断できる。Switch Vision®️Lightの無償トライアル運用も可能。

Switch Vision®️ Lightの利用に、AIの専門知識は不要。このため、例えばパート検査員が現場設置の市販PCでSwitch Vision®️ Lightを直接調整して学習させ、運用するといったことも可能となっている。

Deep Learningとの比較では、超軽量教師あり学習によって同等レベルの精度を得る場合、学習画像の枚数、ハードウエアのコスト、学習時間のいずれも1/50~1/100が期待できる。

学習時間を比較すると、

  • Deep Learning:GPU使用で約10時間
  • Switch Vision®️ Light:市販PCのCPUで数分

となっている。

AIの可視化・編集インタフェースで圧倒的な使いやすさ


以下の動画は、超軽量教師あり学習時の「Switch Vision®️Light」インタフェースの運用例である。

動画のように、Switch Vision®️LightではAIが何をどう学習したのか確認しつつ、「1. 初期学習」、「2. ラベル調整と再学習」、「3. 追加学習」などが可能。


一般にOK/NGの識別では、OK/NGの境界付近のデータが最も重要になる。

Switch Vision®️Lightでは「AIの頭の中身」を透かして見ることができ、OK/NGの境界がどこにあり、その近辺にどのような画像が来ているかが一目瞭然。そこで境界付近の画像を集中的に追加することで、非常に効率的に精度の向上が図れる。

上記の学習過程の確認、ピンポイントでのデータの追加、OK/NGのラベル調整、再学習などの一連のプロセスは、原則全て、ユーザー自身が持っている市販PC(GPUなし)で実行可能。調整のたびにSOINNに発注。コストや時間を要することはない。

Switch Vision®️Lightの適用例


超軽量教師あり学習

  • 食品パック工場の不良品外観検査
  • これまでは現場作業員が数万枚の学習画像をラベル付けしていた
  • 高性能マシンを使いDeep Learningで10時間以上をかけてモデル作成
  • 現在は数百枚のOK/NG画像を現場のノートPCで直接調整・学習させ同等性能に到達

良品学習

  • ペットボトル製品の不良品外観検査
  • Deep Learning系の企業で対応できないと言われたタスク
  • 無償トライアルでOK/NG識別、不良個所ヒートマップ機能を確認
  • 円筒状の製品でも全方向を一括学習
  • ボトルの形状や色、ラベルデザインの変更にも良品を与えるだけで対応可
  • 学習は市販ノートPCのCPUで数十秒程度
  • 学習後は直ちに検査業務に投入可

半教師あり能動学習

  • ベルトコンベア上のカット食品の不良品外観検査
  • OK/NGが混ざった状態の映像をSwitch Vision(R) Lightに投入
  • 自動解析によりOK/NGの候補をインタフェース上に提示
  • 提示された20個程度の候補にラベル付けするだけで教師あり学習を実施、速やかに高精度に到達
  • 未知対象を検出・通知し、新規ラベルの付与を促すことが可能
  • 学習は市販ノートPCのCPUで数十秒程度

SV-L 実行画面例


プレスリリース
https://www.atpress.ne.jp/news/292509

印刷ページを表示
WRITTEN by

AI Start Lab 編集部

AI・人工知能のビジネス活用についての情報をさまざまな視点からお伝えしていきます。

AIのビジネス活用に関する
最新情報をお届け

会員登録

会員登録していただくと、最新記事やAI関連のイベント情報を受け取れたり、その他会員限定コンテンツの閲覧が可能です。是非ご登録ください。