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グルーヴノーツ、マルチモーダルAI機能を開発、画像や数値などを組み合わせて高精度に予測

2019年10月15日(火)IT Leaders編集部

AIベンチャーのグルーヴノーツは2019年10月11日、AIと量子コンピュータを活用した独自のエンタープライズ向けクラウドサービス「MAGELLAN BLOCKS」で、「マルチモーダルAI機能(β版)」を新たに開発し、無料のサービスアップデートとして提供を開始したと発表した。医療診断・設備点検・工事などの複雑な事象で、画像や数値などの異なる種類のデータを組み合わせ、高精度で予測する。

 グルーヴノーツは、ビジネス現場で活用できるAIを目指して、プログラミングや専門知識を必要としないクラウドAIサービスを独自に開発・提供している。

 今回発表したマルチモーダルAI機能は、数値や画像、文字、音声といった異なる種類、かつ複数のデータを組み合わせてディープラーニング(深層学習)を行える機能である。

 例えば、降水量を予測する場合、従来は気温・日照時間・湿度・気圧・風向・風速などの数値情報を基に予測をしていた。これに対し、さらに気象衛星の雲の画像も組み合わせて状況や環境を総合的に解析する。

 マルチモーダルAI機能の活用例は、以下の通り。

診療
医療機関の病理診断において特に複雑な疾患などでは、医師による診断に加え、医用画像(内視鏡画像・放射線画像・病理画像・CT検査画像・レントゲン画像・超音波検査画像等)や電子カルテデータを解析することで、経時変化も捉えた俯瞰的な病変検出や計測が可能になる
点検
製造や建設、交通、エネルギーなど、設備の保全・保守業務において、検査データ(センサー情報・温度情報等)などと画像(外観画像・熱画像等)などを組み合わせ、複眼的に検査することで、微細な欠陥や故障の予兆や異常の検知が可能になる
工事
インフラ・土木などの工事において、画像(航空写真等)と測量データ、自然環境要因として気象データを掛け合わせることで、地盤の不安定化や構造物の適用性、経時変化を解析できる。防災や減災、適切な維持管理に向け施工技術の高度化が可能になる
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グルーヴノーツ / マルチモーダルAI / ディープラーニング

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