こんにちは!
クラウドソリューション開発部の石崎です。
弊社のIoTプラットフォーム「FASTIO」では、警戒線イベントやメッセージイベントを使って外部システムと連携することができます。
今回はその一例として、FASTIO LOGGERの警戒線イベントを使って警戒値を検知した時にSlackに通知する方法をご紹介します。
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製品・サービス
こんにちは!
クラウドソリューション開発部の石崎です。
弊社のIoTプラットフォーム「FASTIO」では、警戒線イベントやメッセージイベントを使って外部システムと連携することができます。
今回はその一例として、FASTIO LOGGERの警戒線イベントを使って警戒値を検知した時にSlackに通知する方法をご紹介します。
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Tech blog
こんにちは。
私は入社2年目のクラウドソリューション開発部に所属している寺谷と申します。
この業界に入り、日々の業務をこなす中で、覚えることの多さや、自分がまだ知らない技術の多さに驚かされる毎日を過ごしています。
開発に必要な知識やツール、業務で使われる専門的な技術など、まだまだ学ぶことが多くあると感じます。
今回は、私が去年から今年にかけて経験したプロジェクトリーダー(PL)についてお話ししたいと思います。
Tech blog
こんにちは!エコモット株式会社でIoT・AI・DXコンサルタントをしている本間です。
Googleが提供する無料のAIツール「Teachable Machine」をご存知ですか?
プログラミング不要で、画像認識や音声認識、ポーズ検出などのAIモデルを誰でも簡単に作成できます。
本記事では、Teachable Machineの基本的な使い方から実践的な活用例まで、DX推進のヒントとともに詳しく解説します。
現場ロイド
弊社ではモバイル回線とクラウドロガーを組み合わせて様々なサービスを提供しております。
モバイル回線を使用することで、遠隔に設置したクラウドロガーのデータをリアルタイムで取得することが可能となります。
一例として見通しの悪い道路において、対向車両の通過を事前に検知するシステムがあります。
どこでも瞬時に『伝える』システムで事故防止対策!
本ブログでは車両検知の別の一例として、
クラウドロガーLTE(Cat1)
とマイクロ波センサを組み合わせた車速計測システムをご紹介します。
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Tech blog
こんにちは!エコモット株式会社でIoT・AI・DXコンサルタントをしている本間です。
AIやIoTの導入をご検討中の企業の皆様に朗報です。
エコモット株式会社が2025年1月より提供を開始した『AI開発支援サービス』は、AIとIoTの専門家が一体となって課題解決をサポートする画期的なサービスです。
「AIを導入したいけれど、どこから手をつければいいかわからない」「データ活用を進めたいが、専門知識が足りない」など、AI導入に関するお悩みを抱えている企業は多いのではないでしょうか?
そんな課題を解決するために誕生したのが、エコモットの『AI開発支援サービス』です。
本記事では、このサービスの特徴や具体的なユースケースについて詳しくご紹介します。ぜひ最後までお読みいただき、AI導入の第一歩を踏み出すきっかけにしてください!
Tech blog
こんにちは、データアナリティクス部門のロバート・フバチです。この投稿では、「Neural Operator」[1] についてお話しします。このモデルは、ニューラルネットワークをベースにしたもので、データを活用したアプローチ(データ駆動型アプローチ)によって、さまざまなプロセスをシミュレーションすることができます。インターネットには、このモデルに関する興味深い講義や記事、またその実際の応用例がたくさんあります。そこで、このトピックをわかりやすく紹介し、どのように役立てることができるのかをお伝えします。
Neural Operatorモデルの開発を指揮したのはアニマ・アナンドクマール教授です。彼女のチームは、モデルの実用的な応用にも取り組み、昨年、NeuralOperatorというPythonのライブラリ [2](オープンソースの演算子学習用ライブラリ)を開発しました。
この投稿があなたの興味を引き、刺激を与えるものになれば嬉しいです!
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Tech blog
こんにちは、データアナリティクス部門のロバート・フバチです。
私たちは今、まさに「ビッグデータ時代」に生きています。日々、人々によって膨大なデータが生成・収集されており、これを分析することで貴重な洞察が得られる一方、大きな課題も生まれています。こうした課題に対応するため、新しいツールや技術が次々と登場しています。これにより、データを効率的に処理し、価値ある情報を抽出することが可能になっています。そのツールの一例が、今回のブログで紹介するDeepONet(Deep Operator Network)です。
DeepONetは、ある関数を別の関数に変換する方法を学習するために設計されたニューラルネットワークのアーキテクチャです。従来、このような変換を行うには、2つの関数の関係を定義する明確な規則が必要でした。しかし、DeepONetは与えられた例から直接規則を学習するため、従来のような明示的な規則は不要です。
DeepONetの活用例として、与えられた関数の定積分を計算するタスク(詳細は以下参照)が挙げられます。これは比較的単純なタスクですが、DeepONetはさらに複雑なタスクにも対応可能です。例えば、さまざまなプロセスや自然現象のモデリングが挙げられます。これらのタスクは、しばしば非常に複雑な方程式や規則が関わるため、理解には専門的な知識が求められます。
DeepONetの利点は、複雑な規則をデータから直接学習できる点です。これにより、専門家でなくてもプロセスのモデリングが可能になります。さらに、DeepONetを一度訓練すれば、未知の条件下での問題を従来の方法よりもはるかに速く解決できます。
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Tech blog
こんにちは!エコモット株式会社でIoT・AI・DXコンサルタントをしている本間です。
このたび、エコモットが幹事企業を務める「北海道IoTビジネス共創ラボ」が、「北海道AI x IoTビジネス共創ラボ」へと発展いたしました。
近年の生成AIなどの新技術と新サービスの登場により、多くの分野でのAI活用が期待されていることもあり、これまでのIoTを基盤としたコミュニティをAIと融合することとなりました。
Microsoft Azureをプラットフォームとし、先端技術および活用事例などを通じて、社会課題の解決とビジネス機会の創出を支援していきます。
イベント
こんにちは!エコモット株式会社でIoT・AI・DXコンサルティング営業をしている本間です。
2024年10月17日に開催された「Hokkaido IoT Showcase 2024」の現地レポートを共有いたします。
本イベントでは、北海道における IoT 活用の最新動向や成功事例を共有し、地域のデジタル化推進に向けた議論が展開されました。
参加者の皆さまからも「とても面白かった!」「札幌でなかなか聞けないレベルのお話でした!」などの感想が寄せられ、大変好評でした。
Tech blog
こんにちはデータアナリティクス部のロバート・フバチです。少し前に、「物理情報ニューラルネットワーク(PINN)」物理情報ニューラルネットワーク)について書きました。このネットワークは、自然界や工業で起きる現象を記述する偏微分方程式を解くために使われます。しかし、このネットワークの欠点は、一度学習させると、その特定の条件に対してのみ解を提供し、新しい条件下での予測には使えないという点です。PINNの学習には、よく数値計算のコンピュータシミュレーション結果 が使われます。これはPINNの可能性を示すためには有用ですが、実用的な観点から見ると、それほどでもありません。既に数値解が得られているので、新しい計算を行う必要がないからです。新しい条件下での予測にも使えるより実用的な方法として、実験や測定結果と組み合わせたPINNが提案されています。そこで、今回はこの活用例を2つ紹介したいと思います。
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