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AIクラウドサービス「ADFI」での異音検知AI開発のためのスペクトログラム変換ツールを無償提供開始

株式会社AIロボティクス

AIクラウドサービス「ADFI」での異音検知AI開発utf-8

AIクラウドサービス「ADFI(アドファイ)」( https://adfi.jp/ja/ )を提供する株式会社AIロボティクス(本社:神奈川県横浜市)は、ADFIで異音検知AIを開発するためのスペクトログラム変換ツールの無償提供を2023年1月25日に開始しました。

画像1: https://www.atpress.ne.jp/releases/340700/LL_img_340700_1.png
概要図

現在、機械設備などの稼働音をAIにより解析することで故障の早期発見や予兆検知を行う「異音検知AI」が注目されています。しかし、異音検知AIの開発に大きなコストがかかるため、あまり普及が進んでいませんでした。
このたび、株式会社AIロボティクスではADFIで異音検知AIを開発するためのスペクトログラム変換ツールの無償提供を開始いたしました。ADFIは、プログラミングをせずに画面上の操作だけで画像検査AIを開発できるクラウドサービスであり、AI開発コストの大幅な削減を実現します。スペクトログラム変換ツールで音データを画像データ(スペクトログラム画像)に変換することにより、ADFIを使って低コストで異音検知AIを作成できます。
これにより、これまでコストの観点で見送ったケースでも異音検知AIの導入が可能になります。


■スペクトログラム変換ツール
ADFI公式サイトで公開しています。下記URLからダウンロードして無料でご利用いただけます。
URL: https://adfi.jp/ja/download/#spectrogram


■AI導入支援について
AIロボティクスでは、さまざまな業界の企業向けにAI導入支援のコンサルティングを行っております。
詳しくはADFI公式サイトのコンタクトフォーム( https://adfi.jp/ja/contact-us/ )よりお問い合わせください。担当者から詳細についてご連絡を差し上げます。


■ADFIとは
ADFI(アドファイ)は、ノーコードで(プログラミングせずに画面上の操作だけで)画像異常検知AIを開発できるクラウドサービスです。専門知識やプログラミング技術が無くても、AIの作成と性能評価を無料(*1)で行うことができます。下記4つの特徴があります。

(1)画面上の操作だけで画像検査AIの作成と性能検証が即日可能
アカウント作成後、すぐにWebブラウザの画面上で画像検査AIの作成と性能検証を行うことができます。必要な操作は、学習画像とテスト画像をアップロードして、学習実行ボタンを押すだけです。面倒なAIのパラメータ調整などは不要です。AIの専門技術や専門知識は一切必要ありません。

(2)世界最先端の高性能AIを自動作成
ADFIには世界最先端のAIアルゴリズムを搭載しており、非常に高性能な画像検査AIを自動作成することができます。画像異常検知のベンチマーク(*2)を使った性能評価実験では、2021年時点の3つの世界最先端手法(*3)と同等以上の精度を達成しました。

(3)独自技術によりAIの学習に必要な画像数はごくわずか
ADFIは独自技術により、一般的なディープラーニングの学習に必要な画像データ数の10分の1以下の画像データ数(最小10枚の正常画像のみ)で、画像検査AIを作成することができます。

(4)高価なハードウェアは不要
ADFIはクラウド上でAIの学習と実行を行うため、利用者側ではGPUを搭載したサーバーなどの高価なコンピュータは必要ありません。


*1 画像検査AIの作成、作成したAIの性能検証は無料。自社製品や自社システムでのAI利用は有料。
*2 MVTecデータセット( https://www.mvtec.com/company/research/datasets/mvtec-ad )
*3 CutPaste[1]、InTra[2]、DifferNet[3]

[1]Chun-Liang Li, et al.,” CutPaste: Self-Supervised Learning for Anomaly Detection and Localization”, CVPR, 2021
[2]Jonathan Pirnay, et al., “Inpainting Transformer for Anomaly Detection”, ICIAP, 2021
[3]Marco Rudolph, et al., “Same Same but DifferNet: Semi-Supervised Defect Detection With Normalizing Flows”, WACV, 2021


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記事提供:@Press

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