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hitachi-rd @ 研究開発

社会変化を駆動する自動運転

自動運転がどのように社会の変化を促そうとしているか。今回は、ミシガン大学機械工学教授 兼 McityダイレクターのHuei Peng教授をお招きし、日立オートモティブシステムアメリカズ, Inc.のJohn Nunneley氏、日立アメリカ社 研究開発部門のHarsha Badarinarayan及びSubrata Kunduが議論を交わした。 英語サイトへ
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Insights from AI/AnalyticsAI＆データサイエンスモビリティ自動運転電動化Insights Laboratory

過去データを用いたモデリングと予測（英語）

Relevance of historic data for modeling and estimation Electric power utilities operate generation, transmission and distribution infrastructure efficiently by estimating their load one day ahead [1] because generators such as thermal power plants take a long time to ramp up their production. Loa...
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Industrial AI BlogAI＆データサイエンス電力＆エネルギーデータ駆動型

ロボットアーム／ハンドなどの限られたスペースに搭載可能な手のひらサイズで反射的に動作を制御可能なコントローラシステムを開発

ネットワーク制御と深層学習処理をハードウェア実装し1ミリ秒の反射動作制御を実現 日立は、ロボットなどの限られたスペースに搭載可能なサイズで、振動や人との衝突などの外部要因に対して、反射的な動作制御を可能とする高速性を備えたコントローラシステムを開発しました。開発したコントローラシステムは、深層学習処理で獲得した動作制御を実行する小型エッジコントローラ、センサやモータ等の入出力処理を行う小型I/Oコントローラ、これらをつなぐリアルタイムネットワークで構成されます。各コントローラに搭載されるFPGA*1内にハードウェア回路を実装することで高速処理を実現し、外部要因に対して１ミリ秒で応答できる...
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研究トピックス制御＆メカトロニクスエレクトロニクス先端ソフトウェア＆システム産業

自動運転に向けたデータドリブン認知とプランニング手法（英語）

Data-driven perception and planning methodologies for autonomous vehicles Accepting autonomous vehicles as a reliable and safe transportation service requires the realization of smooth and natural vehicle control. The plethora of driving data captured from modern cars is a key enabler for solving...
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Industrial AI BlogAI＆データサイエンスモビリティデータ駆動型

サブミクロンオーダーの微粒子を含む材料の粒度分布を高分解能で計測する技術を開発

セラミックスや医薬品などの粉体材料を用いた製造プロセスの自動化をめざす 日立は、粉体材料を用いた製造プロセスのリアルタイム制御や自動化をめざして、サブミクロンオーダーの微粒子を含む材料中の一つひとつの粒子を小角散乱光解析と形状解析を組合せて画像認識し、粒度分布を高分解能に計測する技術を開発しました(図1)。モード径*1が0.2 µm、0.4 µm、1.5 µmのアルミナ*2微粒子の混合材料を計測した結果、各モード径に対応してピーク分解された粒度分布を計測できることを確認しました。本技術により、セラミックスや医薬品など微粒子から構成されている製品の品質を左右する粒度分布の変動をリアルタイム...
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研究トピックス材料科学＆生産産業粉体材料

異なる拠点でも同品質な製品が得られる加工・成形誤差補正技術を開発

切削加工、塑性加工、射出成形で熟練者に依存しない高精度加工・成形を実現 日立は、切削加工、塑性加工(鍛造*1)、射出成形*2において、熟練者の経験やノウハウに頼らずに、異なる設備で同品質な加工を行うことができる「加工・成形誤差補正技術」を開発しました。本技術により、加工機の設置環境による変化や経年劣化などに起因する個体差に合わせた補正が可能となり、複数工場の複数台の加工機を組み合わせた量産を行っても、加工・成形誤差の小さい高品質な加工を実現できます。切削加工、鍛造、射出成型の形状誤差を、それぞれ±25µm以下、±5%以下、±1%以下に抑制できることを確認しました。今後、日立は「加工・成形...
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研究トピックス材料科学＆生産計測＆分析産業

現場の繊細な“指先作業”をデジタル化するセンサーグローブソリューション「FREEDi」を開発

指先の力加減や作業音などから作業ミスをリアルタイムに検知して、製造不良の防止に貢献 日立は、組立工程や検査工程のような人の手で作業を行う製造現場において、作業者がモノを掴んだ時の指先の力加減や作業音などのセンサーデータをリアルタイムに収集し、作業ミスの検知や作業記録の遠隔共有を可能にするセンサーグローブソリューション「FREEDi(フリーディ)*」を開発しました。本技術は、センサー内蔵グローブで取得したセンサーデータをスマートフォンアプリケーションへ送信し、学習アルゴリズムを用いた指先作業の正誤判定結果を表示します。これにより、手順漏れや手順違いなどの作業ミスを製造ライン上で検知し、その...
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研究トピックス計測＆分析先端ソフトウェア＆システム産業FREEDi

音声対応AIを改善する産業分野向け知識ベースの構築（英語）

Knowledge base construction to improve voice-enabled AI in industrial settings Knowledge Base (KB) construction from text aims at converting the unstructured noisy textual data into a structured task-specific actionable knowledge that captures entities (elements of interest (EOI)), their attribut...
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Industrial AI BlogAI＆データサイエンスデジタルサービスプラットフォーム自然言語処理

“AI for Powering Good”– 日立とMILA (Montreal Institute for Learning Algorithms)ジョイントワークショップ

“AI for Powering Good” – A joint workshop by Hitachi & Mila In October 2019, the “AI for Powering Good” workshop was organized as part of a research collaboration project which has been going on between Mila (Montreal Institute for Learning Algorithms) and Hitachi since spring 2019. The event att...
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Industrial AI BlogAI＆データサイエンス

社会の懸念に応えるAI

人工知能（AI）が社会へおよぼすインパクトと、MILA（Montreal Institute for Learning Algorithms）と日立のコラボレーションがめざす社会貢献について対談を交わした。対談者は、モントリオール大学教授であり、Milaの創始者であるYoshua Bengio氏と、日立製作所 テクノロジーイノベーション統括本部 副統括本部長を務める矢川雄一で、進行はデジタルテクノロジーイノベーションセンタ メディア知能処理研究部部長 影広達彦が務めた。 英語サイトへ
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Insights from AI/AnalyticsAI＆データサイエンスInsights Laboratory

見通しのよくない状況でも、人の小さな動きを認識できるAI技術を開発

映像とセンサー情報を組み合わせて学習することにより、判別しにくい行動の認識精度を最大53%向上できることを確認 日立は、映像内の人物の一部が遮蔽されたり、動きが微小で判別しにくい行動を認識可能な、人物行動認識AI技術を開発しました。本技術では、カメラの映像情報と複数種類の身体装着センサーから得られる信号情報を組み合わせてAIにあらかじめ学習させておくことで、カメラ映像のみからでもリアルタイムに微小な行動の変化を捉え、体の一部が遮蔽されていても人物の行動を高精度に認識することができます。今回、映像のみで学習した行動認識技術と比較したところ、これまで判別が難しかった行動の認識精度を最大53%...
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研究トピックスAI＆データサイエンス先端ソフトウェア＆システム都市・ビル産業

未来を切り開くInsights Laboratory Vol. 4

AIがどのようにモビリティ領域の変革をもたらしているか、Connected Places CatapultのEd Mayo氏とドイツ人工知能研究センター(DFKI) オーグメンティッド・リアリティー研究部のDidier Stricker教授を招き、日立ヨーロッパ社 Social Innovation部門のJim Donaldson、同社 Automotive and IndustryラボのMassimiliano Lenardi、Experience DesignラボのGiulio MoffaとBig DataラボのNick Blakeがそれぞれの立場から現状と今後の展望について語った。...
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Insights from AI/AnalyticsAI＆データサイエンスモビリティInsights Laboratory
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