富士電機
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PM2.5対策に貢献するエアロゾル複合分析技術

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代表的なAI技術である深層学習は,高精度な需要予測や,プラント等の品質予測への適用が期待されています。

しかし,深層学習は人手によるパラメータ(モデル構造)のチューニングやメンテナンス(モデルの更新)が必要となります。さらに,推論結果の解釈が困難であるため,長期運用や信頼性が求められる産業分野ではこれまで適用対象に限界がありました。

そこで,富士電機では,自動学習と推論根拠説明が可能な深層学習技術の開発に取り組んでいます。
本技術の導入により,産業分野への適用対象拡大を目指しています。

推論根拠説明可能な深層学習技術

キーワード

  • 深層学習
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