こんにちは、データアナリティクス部の入澤です。
普段は、AIモデルの開発や最先端技術の動向調査に携わっています。
以前、エコモットでは、海底地形図の作成の加速化を目標としたDeSET(海底探査技術開発プロジェクト)に参加していました。
エコモットを含む開発チームが提案した技術開発テーマが、海底探査技術開発プロジェクト（DeSET Project）の公募事業に採択されました！
個人的に、”音響装置で計測された疎な水深データから高密度な水深データを生成する”というテーマで、細々と研究を続けていました。
今回、その内容の論文が掲載されましたので、簡単に、キーポイントを紹介します！
High-Resolution Bathymetry by Deep-Learning Based Point Cloud Upsampling
データアナリティクス部の入澤です。
2022年以来、ChatGPTをはじめとするいわゆる「生成AI」の話題が世間を驚かせています。先月（2月）15日には、OpenAIから動画生成AI(テキストから動画を生成する)「Sora」が登場し、その衝撃的な生成能力には恐怖すら感じます。
ところで、皆さんは有料版ChatGPTを利用していますか。
ご存じの通り、有料版ChatGPTは高い文章生成能力を持っていますが、さらに画像も入力・生成することが可能です。画像とテキストのように異なるデータを扱えるモデルをマルチモーダルAIと呼び、現在多くの注目を集めています。
そこで今回は、動画とテキストを扱えるマルチモーダルAIを使い、簡単な動画認識をしてみようと思います！
画像処理は、化学、製薬、食品産業などのさまざまなプロセスを理解するために適用できる強力なツールです。画像分析は、多相システムで発生するプロセスの場合によく使用されます。 多相システムは、分散相と連続相の少なくとも 2 つの相で構成されます。 分散相は通常、連続相中に懸濁した液滴または粒子 (固相) の形で存在します。 一方、連続相は液体または気体である可能性があります。 このような多相系には、例えば、エマルジョン（別の液体中の液体の液滴）、サスペンション（液体中の固体粒子）、エアロゾル（気体中の液滴または固体粒子）などが含まれます。多相系で起こるプロセスの例としては、結晶化 (溶液からの結晶の形での化合物の沈殿)、触媒反応 (触媒が固体粒子上に配置された場合)、エマルションの作成 (2つの相互に不溶な液体)またはでんぷんの糊化などがあります。 画像解析により、多相システムの構造をより深く理解できるようになり、プロセスの最適化や強化だけでなく、プロセスのより適切な制御も可能になります。画像解析の一般的な目的は、分散相の液滴または粒子のサイズ分布を見つけることです。 それにもかかわらず、分散相の形態学的特徴 (粒子の形状など) を決定することも重要です。 物体検出用の人工知能モデルの最近の急速な開発により、検出された物体の画像を構成するピクセルを非常に正確に分離できるようになりました (画像セグメンテーション)。 これらの孤立したピクセルは、オブジェクトの形状を表すマスクを形成します。 このオブジェクトが単なる分散相 の粒子(または液滴) である場合、マスクはこの粒子のサイズと形状に関する情報を提供します。 したがって、AIモデルは産業用画像解析に有用と考えられます。 さらに、これらのモデルの使用は簡単に自動化でき、分析時間が短縮されることが期待されます。この導入の最後に、このタイプの写真は通常、似ている形状と外観を持つ同様のオブジェクトで構成されていることを言及する価値があります。 ただし、画像にはかなりの数のそれらが含まれている可能性があります。
このブログでは、データアナリティクス部フバチ・ロベルトが、固体粒子または水滴を含む画像の分析に関する文献の短いレビューを紹介します。 さらに、でんぷん顆粒写真の分析について説明します。
はじめまして、クラウドソリューション開発部 新卒１年目の寺谷です。
最近、AI技術が急速に進化し、私たちでも簡単に利用することができるようになりました！
その中でも私が注目しているのは、情報を入力するだけで画像を生成する「Novel AI」と、質問に答えてくれる「Chat GPT」などのAI技術です。
「Novel AI」は、与えられた文章やキーワードに基づいて、小説やイラストを自動生成する能力を持っています。これにより、アイデアの視覚化やデザインの支援、仮想世界の構築など、さまざまな分野で活用できそうですね。
一方、「Chat GPT」は、自然言語処理技術を駆使して、ユーザーの質問や要望に対して自然な会話形式で応答することができます。これにより、様々な情報や知識をわかりやすく伝えることが可能になり、教育や情報検索などの分野で重宝されています。
私自身も、仕事の際に分からない点があれば、Chat GPTをよく活用しています。拡張機能を利用すれば、最近の出来事についても知ることが出来るためとても重宝してます!!
そして今回は、タイトルにもある通りChat GPTのAIとGoogle Chatを連携させてChat Botを作ってみました。
はじめましてフバチと申します。私は、もともと化学エンジニアで、日本に来る前は、ワルシャワ工科大学（ポーランド）で20年ほど働いていました。私は2021年5月からエコモットのデータアナリティクス部に勤務しています。エコモットで働くことで、異常検知、点群超解像、画像ノイズ除去といった問題に対するAI手法の応用について、新たな経験を積むことが出来ました。これらの問題はすべて、私にとって非常に興味深いものでした。また、私自身、化学工学の課題にAIツールを導入することにも興味があり、最近、物理情報に基づくニューラルネットワーク（PINN）について調べています。
このブログでは、私が調査したPINNについて、簡単な実験を交えて紹介したいと思います。データ分析やAI活用に興味がある方から反応を頂ければ嬉しく思います。
PINNは、物質、エネルギー、流体などの輸送現象のシミュレーションを可能にします。このようなシミュレーションは、化学反応におけるプロセス理解には欠かせません。
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こんにちは！製品開発部の板谷です。
今回はAI×IoTを使った空席状況確認サービス「アイテル」をご紹介させていただきます！
アイテルは今年7月、札幌市から新型コロナウィルス感染拡大防止事業の対象ツールとして採択されました。
今年は何といっても新型コロナを発端にして、100年に1度の歴史的な年になりました。感染防止の観点から人との接触をできるだけ避けることが推奨され、今尚、社会は大混乱に巻き込まれています。歴史的な出来事として、リモートワークやweb会議が普及したことも挙げられますね。私自身リモートワーク中心の生活を9か月以上続けております。学会をはじめ、各種セミナーもzoom等を利用したリモート開催に切り替わったおかげで、移動せずに多くの会議に出席することができ、いつもの年より多くの情報を得ることができました。ただし、コミュニケーションが激減したことにより得た知識の定着率を押し下げているので、成長率は年相応にマイナス成長なんだと思います。
# DeSETの研究成果が論文になりました。
以前ブログで報告させて頂いたDeSET（海底探査技術開発プロジェクト）の研究成果が、「High-resolution bathymetry by deep-learning-based image superresolution」 1というタイトルでPLOS ONE2に掲載されました。
AI構築する際、何をおいても必要なのはデータです。データがない場合、インターネット上のデータ（画像とか文章とか）を利用する場合も結構あるのではないでしょうか？
インターネット上にあるからと言って自由に使えるわけではありません。これらのルールを定めている法律が著作権法です。
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1年ほど前、ソニー Neural Network Console と エクセルで始める ニューラルネットワークを投稿しました。
Neural Network Console（以下、NNC）は、プログラムを組まずとも、ニューラルネットワークの設計・学習・検証・推論できるようになっています。インストールも展開するだけなので、Windowsでニューラルネットワークを始めようと思っている方には、おすすめのソフトウェアです。いろいろ使っていくと、学習結果を使て推論だけのシステムを作りたくなることでしょう。折角、学習したネットワークをクラウドやエッジで使わないのはもったいないと考えている方も多いと思います。
今回は、NNCで学習したネットワークを用いて、同じくソニーが公開しているNeural Network libraries（通称、nnabla。以下、nnabla）を使うことで、驚くほど簡単に推論システムを作る方法をご紹介します。
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