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hitachi-rd_ @ 研究開発

レジリエンス経営を支援するシミュレーション技術を開発

経営者が検討するさまざまな戦略のリスクや効果を定量的に評価することで、危機下の組織変更や投資の迅速な意思決定を支援日立は、さまざまな事業環境の変化に対応しつつ、それを成長に繫げるレジリエンス経営を支援するシミュレーション技術を開発しました。本技術は、経営者が危機下で検討するさまざまな戦略のリスクや効果を定量的に評価することで、組織変更や投資の迅速な意思決定を支援します。そのために、従業員モデル、業務モデル、各種ソリューションモデルなどのテンプレートをシミュレーションの部品（エージェント）として備え、実際の経営シナリオに沿って組み合わせることで、幅広い事業分野の計画検証を直観的・定量的に...

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研究トピックス先端ソフトウェア＆システムデジタルサービスプラットフォーム産業電力＆エネルギーレジリエンス

SiCパワーデバイス「TED-MOS®」の物理モデルに基づく高自由度設計技術を開発

お客さまの幅広い用途に合わせた製品設計を可能とし、脱炭素社会実現に貢献日立はこれまで、脱炭素社会の実現に向け、次世代材料の炭化ケイ素(SiC)を用いた新構造パワーデバイス「TED-MOS®」*1を開発し、その耐久性と低消費電力特性の向上を進めてきました*2*3。今回、デバイスが短絡*4した際の破壊原因となる過電流について、その抑制機構に関する物理モデルを構築しました。さらに本物理モデルに基づき、「TED-MOS®」の構造的特長を生かした高自由度なデバイス設計技術を開発しました。これにより、シリコン系の材料を含めた従来型のパワーデバイスで課題とされていた、耐久性と低消費電力特性のトレード...

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研究トピックスエレクトロニクス産業電力＆エネルギー SiCパワーデバイス

三井化学と日立が材料開発を高速化するMI技術の実用化に向けた実証試験を開始

ニュースリリース概要三井化学と日立が材料開発を高速化するMI技術の実用化に向けた実証試験を開始有機材料開発の実験回数を従来比約1/4に低減し、新材料開発のDXを実現三井化学株式会社と株式会社日立製作所は、日立が開発した人工知能（AI）を活用したマテリアルズ・インフォマティクス（MI）技術を、実際の新材料開発に適用する実証試験を開始します。この実証試験に先立ち、日立の開発技術を三井化学が提供した過去の有機材料の材料開発データで検証したところ、高性能な新材料の開発に必要な実験の試行回数が従来のMIと比較し約1/4に削減され開発期間を短縮できることを確認しました。ニュースリリース全文へ

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ニュースリリース AI＆データサイエンス材料科学＆生産デジタルサービスプラットフォーム産業マテリアルズ・インフォマティクスニュース＆イベントニュースリリース AI&データサイエンスニュースリリース（材料科学＆生産）ニュースリリース（産業）

倉庫等での物品仕分けラインの組換えを迅速化するシステム制御技術を開発

搬送機器同士の相互認識・連携により、ライン組換え時の調整作業を不要化日立は、倉庫等での物品仕分けラインの構築や組換えにおける現場作業を削減するため、ラインを構築するコンベヤ・搬送車・ロボットアーム等の搬送機器の精密な設置位置の調整を不要化するとともに、各機器の動作制御プログラムの設定を自動化するシステム制御技術を開発しました。本技術では、各搬送機器がカメラなどのセンサにより認識した他の機器の位置に応じて、自律的に搬送動作を変更します。さらに、ライン全体を制御する統合コントローラは、接続する搬送機器同士が認識した互いの位置やIDの情報に基づいて、ライン全体のレイアウトを把握して各機器の動...

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研究トピックスデジタルサービスプラットフォーム制御＆メカトロニクス産業

画像から人の動作と物体の関係性を検出する技術で世界最高精度を達成

画像が示す意味や事柄をAIが精度よく認識するための新規な深層学習モデルの開発日立は、画像から人の動作と物体の関係性を検出するAI(人工知能)技術において新規なアルゴリズムを開発し、世界最高の検出精度*1を達成しました。本技術の特徴は、画像内で離れた位置に存在する人と物体の特徴を表す量（以後、特徴量）や、その物体に関連する別の物体の領域を動的に選択し、その特徴量をAIが画像から抽出・集積し、それを用いて人の動きと物体の関係性を高速・高精度に検出できることです。本技術は、画像認識分野で高い水準の提案がなされる国際学会CVPR*2で発表する予定です。従来は多様な情報が含まれる画像から、人と物...

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研究トピックス AI＆データサイエンス都市・ビル公共機械学習

地域密着型ショッピングモール施設の運営を効率化し、集客力アップに貢献するサイバーフィジカルシステム(CPS)を試作

JR中央線コミュニティデザインが運営するnonowa国立にて集客に有効な運営施策を発見日立は、地域活性化の起点となる地域密着型ショッピングモール向けに、施設運営のPDCA*1サイクルを支援するサイバーフィジカルシステム(CPS)のプロトタイプを開発しました。本プロトタイプでは、POSシステム*2から得られる各店舗の売上データに加え、LiDARセンサー*3から得られる買い物客の流れ(人流)のデータ、日々の運営施策データ、さらに現場有識者の知見をサイバー空間上のデジタルツイン*４に取り込み、AIで分析を行った上で有効な施策を提示します。これにより、モール経営者、現場責任者、テナント経営者は...

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研究トピックス先端ソフトウェア＆システム都市・ビルサイバーフィジカルシステム機械学習

さまざまな作業現場の自動化をめざし、形状が変わる物体のハンドリングに対応する深層学習型ロボット制御技術を開発

株式会社日立製作所と早稲田大学理工学術院の尾形哲也（おがたてつや）教授の研究グループは、これまでロボットの作業能力の限界によって導入が進んでいなかった作業現場の自動化をめざし、複雑な動作を容易に実現することができる深層学習型のロボット制御技術を開発しました。本技術は、ロボットの手先や対象物の特徴情報を学習により自動抽出することで、形状が変わる物体のハンドリング(例えば、ケーブルやカバーの設置、液体および粉体を取扱う作業など)をプログラミングレスで習得できます。さらに、対象物の物理的特徴(色や形状など)と動作内容(掴むや押すなど)を含んだ言語指示から、学習していない動作を連想して実行す...

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研究トピックス制御＆メカトロニクス AI＆データサイエンス産業オートメーション

「人生の意味を探る対話－QoL(Quality of Life)からみたインクルーシブな医療と社会」を振り返る

世代の違う三人のライターが、本テーマに着目して、それぞれの視点で振り返ります。 2021年3月6日土曜日、日立神戸ラボ、ビジョンケア、NEXT VISION共催による「人生の意味を探る対話〜“QoL（Quality of Life）”からみたインクルーシブな医療と社会〜」オンライン対話イベントが行われました。米国出身の宗教学者・医療社会学者であるカール・ベッカー氏の講演を中心に、多様な専門分野を持つパネリストによる熱い対話が繰り広げられました。講演テーマは、「日本人の死生観の経験知に学ぶ」。講演は三部に分けて行われ、それぞれのテーマを受けてベッカー氏とパネリスト5名がディスカッション...

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イベントレポート日立神戸ラボ人生の意味を探る対話ウェルビーイング

持続可能な共存に向けたマルチモビリティ

交通分野では、新しいテクノロジー、サービス、ビジネスモデルが登場し、大きなうねりの渦中にあります。それらは、移動手段としても、総合的なモビリティ体験としても、旅行に対する見方を根本から覆すものとなっています。課題はあるものの、交通分野で長年課題となっていた公共対民間の二分化した運営構造は収束しつつあり、ライダーに焦点を当て、シームレスなマルチモーダル・トラベル体験を提供する新しいエコシステムへの道を開きつつある。英語サイトへ

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Insights from AI/Analytics AI＆データサイエンスモビリティマルチモビリティ

「コロナ後」のインドにおけるAI

人工知能(AI)は私たちの日常生活でその存在感を増し続けていますが、新型コロナウイルス感染症はAIの適用にどのような影響を及ぼしているでしょうか？また、AIテクノロジーは新型コロナのパンデミック(世界的大流行)がもたらす課題にどう対応できるでしょう？コロナ後のインドにおけるAIについて、Hitachi Social Innovation Forum 2021 - India Onlineでパネルディスカッションが開催され、Anna Roy氏、Vijaya Deepti氏、Arnab Laha教授など、この分野の専門家の皆さんが参加しました。Roy氏は国立インド変革委員会(NITI)の...

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Insights from AI/Analytics AI＆データサイエンスアフターコロナ

好奇心が駆動するBEYOND SMART LIFEの実現に向けて

仮想空間と現実空間を連携し、AI等の活用によって最適化をはかる「超スマート社会」の実現に向けて、国レベルでの議論や取り組みがはじまっている。しかし、“スマート”だけではない社会のつくり方もあるのではないかーー。 2021年2月8日に開催された、第3回日立京大ラボ・京都大学シンポジウム「好奇心が駆動するBEYOND SMART LIFEの実現に向けて」では、第一部で社会イノベーションと倫理の関わり合い、第二部で人や生物の文化に学ぶ社会イノベーションに関する研究発表を通じて、”スマート”だけではない社会の可能性を探るために、社会や人と技術とのあるべき関係・倫理、さらにはそれぞれの地域の文化理...

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イベントレポート AI＆データサイエンス日立京大ラボウェルビーイング

ピッキング用ロボットの活用促進に向けて、新規物品登録を容易にするAI学習技術を開発

登録済み物品データの再学習を不要とし、従来の1/3以下の工数で新規物品を登録日立は、物流倉庫などでピッキング作業を行うロボットに搭載するAI向けに、従来の1/3以下の工数*1で新たな物品を追加登録できる学習技術を開発しました。従来は、新規登録に伴い、登録済みの物品データの再学習が必要で、学習や動作保証に対する確認作業に時間を要していました。本技術では、開発したインクリメント型AI学習により、動作の確実性や速度などに影響を及ぼすことなく、追加する物品のみ学習することが可能です。今後、本技術を、日立が提唱、開発しているCollabotics(自律・協調)*2の技術コンセプトの一要素とし、柔...

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研究トピックス AI＆データサイエンス制御＆メカトロニクス産業画像認識・処理オートメーション

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