• 産業技術総合研究所は、4月から人工知能(AI)に関連した研究拠点を拡充する。臨海副都心センターには工場やコンビニエンスストアなどを模した施設を設け、AIとロボットが融合し、生産性を向上させる技術を開発させる研究棟を設けた。また、柏センター、東大本郷キャンパスにも拠点を置き、企業などと連携して研究を加速させる。(4月16日 日経産業新聞より)
  • インダストリーネットワークは、果実などの色から農作物の収穫時期を検知するシステムを開発するセンサーで果実などを照らし、赤・緑・青の三原色が混じっている量を見える化する。農場などにセンサーを持ち出して検知し、データは無線通信でネットに接続、検知データをクラウドに蓄積させる仕組みを想定している。(4月16日 日経産業新聞より)
  • 富士フィルムは、人工知能(AI)を使い、診断画像から病変を見つけやすくするシステムを7月に発表する。CTの画像から臓器の位置を自動的に特定したり、過去に撮影した画像と重ねて患部の経年変化を見やすくしたりする。AIのプログラムに臓器の特徴を覚えさせ、個人差があっても適切に抽出できる。(4月16日 日経産業新聞より)
  • AJSは、AIベンチャーのクロスコンパスと資本業務提携した。AIを活用し、異常検知や予知保全など製造現場のIoTスマートファクトリー化を支援する。クロスコンパスではAI開発の知識が必要なくても製造業にAIの実装が可能な統合開発環境「マニュファクチュアリング-IX(M-IX)」を提供しており、加工プロセスの異常検知や機械振動解析、異音検知、画像認識などを実現している。(4月17日 日刊工業新聞より)
  • キャノンは、網膜の断層面を人工知能(AI)によるディープラーニング技術によって短時間で鮮明に抽出できる光干渉断層計「OCT-A1」を発表する。画像処理技術「Intelligent denoise」により、従来は複数回の撮影を平均化が必要だった眼底の血管形態の画像を1回のスキャンで鮮明に生成でき、検査を効率化できる。(4月18日 日刊工業新聞より)
  • 東京エレクトロンデバイスは、生産ラインでの製品検査などを人工知能(AI)で画像判定するシステム「TED AIプラットフォーム」を開発した。ディープラーニングを用いた識別技術で検査対象物の特徴から判別する。個体差がある対象物の判別、位置のばらつきを踏まえた認識、官能検査などの目的で利用でき、製造業を中心に売り込む。(4月19日 日刊工業新聞より)
  • 凸版印刷は、製造現場のデジタル化を支援するサービスを始める。例えば、製造ラインにおける稼働状況の管理、品質管理を、スマートデバイスを利用して収集したり、帳票をデジタル化することで作業を効率化する。また、品質保証、製造監視などを管理できるアプリを提供し、作業員の業務を効率化する他、各アプリの情報を一元管理し、製造現場の作業を見える化するサービスを提供する。(4月19日 日経産業新聞より)