農作業の自動化・収穫予測とは？課題と対策・製品を解説

EXPO2025大阪・関西万博のEARTH TABLE～未来食堂～レストランf-fieldsにて展示されてもいた、HCI製のモバイルマニピュレーションAI・ロボットです。 １：本機体はフィールドのマッピング機能及び障害物の自動回避を含めたナビゲーション機能が搭載され自立走行可能です。 ２：正面ディスプレイには推論用PCに画像ファイルや動画ファイルを書き込むことで表示することが可能です。 ３：胴体部にはスピーカーが搭載しており、音声の再生などが可能です。 ４：頭部にはマイクを内蔵しており、マイクで収音した音声と自然言語処理を使って音声会話が可能です。 ５：標準で搭載されているハンドは３本の指を有し、最大5kg※のワークを把持することが可能で、握る、つまむ、挟むなど様々なパターンの把持が可能です。 ※ハンドはワークを持つ指の位置によって可搬重量が変動します。 　（指先で1kg、中指で2kg、握りこむと5kgまで把持できます） 6：本機はアカデミックロボであり、複数のサンプルプログラムを提供しています。 二次開発として実装用プログラムを構築することも承ります。

深層学習の学習時間を短縮するためには複数のGPUによる 並列計算が必要です。 効率的に並列計算を行う手法を模索することで、効果的な学習を実現！ また、モデル並列、データ並列、パイプライン並列など、ユースケースに 沿った効率的な学習方法を模索し、実装・実験を実施します。 【技術詳細】 ■ユースケースにあった並列学習の実行 ■GPUの配置における処理の割り当て問題の解決 ※詳しくはPDFをダウンロードしていただくか、お気軽にお問い合わせください。

●実務活用に向けた運用設計と取り組みの具体的事例 【製造業・開発／マーケティング／自動車／金融／環境／農業／医療 】 ・どのようにデータの収集を行うのか？ 　⇒センシング技術と用いるデバイス／必要なデータの種類や量／データ収集時に注意すべき点 ・社内外に眠るデータの取り扱い方から学習におけるポイント 　⇒ビッグデータの取り扱い方／データが少ない場合の工夫点／精度向上手法／学習手法の選定基準と学習工程／乱雑なデータの検証 ・実業務への適用。システムの理論から運用活用方法について 　⇒課題設定から解決のプロセス／導入時に発生する問題と解決方法／サービスの開発工程と運用実績 ●実務で機械学習・人工知能を活用する為に。企業として、現場として必要な要件とは？ ●目的別にみる機械学習手法の解説～各手法の得意・不得意を正しく理解！ ●主流のツールから言語の扱い方まで具体的に学べる！

当社では、本社を構えるベトナムにて、アノテーション専用チームが 貴社の人工知能用のデータ作成をご支援いたします。 当社には優秀なAIチームがあり、どういうデータを集めるべきか、 どういうルールでアノテーションをするべきかを提案することが可能です。 データ収集からアノテーション、モデル作りまでワンストップソリューションを ご提供いたします。 【こだわり】 ■プロフェッショナルAIチームがあり、コンサルティングも可能 ■手頃な価格 ■独自のツール ※詳しくはPDFをダウンロードして頂くか、お気軽にお問い合わせください。