[レポート] JASIS 2017（第６回） 講演、展示のご報告

Deep Learningにより不良品、異常・異物を検出するgLupe(ジールーペ)。最大の特徴は、「少量の正常データのみで学習」が可能なことです。
データ収集のコストを大幅に削減し、スピーディーな導入が実現可能です。
また、正常データのみを学習するアプローチを採用していることにより、未知の異常も検出することが可能です。
会場では数枚の正常データをその場で学習し、異常検知を実演しました。

当日の展示パネルと、デモ動画です。簡単な画面操作で、Deep Learningによる異常検知を試すことが可能です。

ブースでは、ロボティクス分野への取り組みの紹介も行いました。
実績の紹介のほか、Parrot社の地上走行型ドローン「Jumping Sumo」を対象としたデモの展示も行いました。
デモではJumping Sumoに「近寄る」「遠ざかる」を意味するジェスチャをその場で学習させ、ジェスチャを判別しての動作制御を実演しました。

当日の展示パネルです。Jumping Sumo(パネル左上)を使用し、動作制御のデモを行いました。

９月７日(木)には、弊社より基調講演も行いました。
講演は、「開発者から見たAIシステム開発のパラダイムシフト」をテーマに、ISPのこれまでの人工知能分野への取り組みをもとに、AI技術を用いて課題を解決する際の問題点や手法の違いについて議論をしました。