ディープラーニング活用事例

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全46件

・コンクリート護岸の画像から、コンクリートの劣化をディープラーニングで判定。 ・劣化検知のアルゴリズムはTensorFlowで実装。
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深層学習教科書 ディープラーニング G検定(ジェネラリスト)公式テキスト 第2版
・まずは八千代エンジニヤリング社の業務での活用からサービスをスタートし、将 来的には地方自治体や建設関連企業への提供を目指す。

出典:「G検定公式テキスト第2版」読者WEB特典(翔泳社・2021年)より
・バイクシェアで提供する自転車の最適な再配置を行う実証実験を実施。
・人口統計、利用実績、気象データ、周辺施設データなどを組み合わせることで、 自転車の貸出・返却需要を予測するモデルを作成。
・2018年時点で580ヶ所5900台の自転車を管理するにあたり、再配置作業を人に 頼っている状態が課題となっていた。この技術により、「使いたい時にサイクル ポートに自転車がない」という状況の改善を目指す。

出典:「G検定公式テキスト第2版」読者WEB特典(翔泳社・2021年)より
・「生物情報学分野における公開データベースや医療文献データベースを用いた学 習データとナレッジグラフ」を利用し、関係性が部分的にしか知られていないよ うな事象に関して、裏付けとなる根拠を探し出し、紐づけ可能であるかを検証。
・当該技術は、以下2つの技術から構成される。
1.推定結果の【理由】を説明する推定因子特定技術<DeepTensor> ・変異と疾患の関連性を推定
・あわせて推定因子を出力し、推定した関連性の理由を説明
−ゲノム医療応用のケースでは、18万件の疾患系変異データから学習
2.推定結果の【根拠】を説明する根拠構成技術<ナレッジグラフ> ・入力から推定結果に至る「根拠」をナレッジグラフで構成。
(変異から疾患に至る、医学的に裏づけされた根拠を構成)
−ゲノム医療応用のケースでは、医学論文1,700万件等から100億を超える知識を構築。
・推定対象の遺伝子変異(図W.4)に関して、推定結果に大きく影響した複数の因子とナレッジグラフから取り出した医療文献などからなる学術的な裏付けとなる根拠および疾患の候補を同時に確認。
・上記技術を活用することにより、がんのゲノム医療判断期間を、2週間から1日に。

出典:「G検定公式テキスト第2版」読者WEB特典(翔泳社・2021年)より
・「眼底画像を用いた網膜剥離判定」領域でディープラーニングを活用。
・網膜の広角画像のみから(失明に直結する疾患である)網膜剥離眼と正常眼とを 判別。
・診断見落としを防ぐ二重チェックシステムへの応用や、眼科医療過疎地に対する 遠隔診療への応用、健診による早期発見などへの応用を想定。

出典:「G検定公式テキスト第2版」読者WEB特典(翔泳社・2021年)より
・RoadBotics は 2016 年に設立されたアメリカのスタートアップ企業。ディープ ラーニング等を用いて道路の老朽化診断を自動化。
・専用アプリを搭載した携帯カメラで道路を撮影し、自社プラットフォームに送信 して診断を行う。
・提携する道路清掃業者や運送業者の車両にアプリ搭載カメラをのせてもらい、路面のデータを収集している。
・将来的には、自動運転車により情報収集の完全な自動化を目指す。
出典:「G検定公式テキスト第2版」読者WEB特典(翔泳社・2021年)より
・銃声とその発生位置を検知し、通報するシステムを運用中。
・街中に設置された複数の音響センサーのデータから、銃声を検知する。雑音の中か ら銃声をクリアに検知するためのノイズ除去の目的でディープラーニングを使用。
・検知から通報まで、およそ60秒以内で完了。
・殺人事件の減少、発砲した犯人の早期逮捕、銃撃された被害者の早期救助などに 効果があがっている。
出典:「G検定公式テキスト第2版」読者WEB特典(翔泳社・2021年)より

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