ラボへようこそ!
HACARUSは進歩のため常に新たなツール、技術を試しています。我々の歩みはR&Dによるものであり、内部では常に無数の開発プロジェクトが走っています。このページでは我々の開発プロジェクトの一端に触れていただくことで、次に我々が何をしようとしているのか、そして我々が想像しているこれからのAIとHACARUSが向かう未来はどのようなものなのかを感じていただくことができると考えています。
以下のU R Lをご参考ください
IN THE LAB
エッジAIプラットフォーム :
クラウドから管理可能なエッジデバイス向けの軽量かつ説明可能なA Iソリューション
モノ、コトと接続される産業において、大きな課題の一つが実装されたIoTデバイスの数が急速に増加していることが挙げられます。昨今、ハードウェアメーカーもソフトウェアベンダーであっても、全てのデバイスのパフォーマンスを可視化し、管理することが難しくなっています。真にIoTの恩恵を受けるためには、ユーザーはデバイス同士の複雑なネットワークをきっちりとコントロールしなければなりません。実際、データドリブンによる効率的な改善というものは、データの協調とA Iソリューションの利用によってなされるものです。
豊富なエッジAI開発経験をもって、HACARUSはお客様にインダストリー4.0を完璧にコントロールできるようなIoTデバイスとAIツールの管理プラットフォームを開発しています。
インダストリー4.0に求められるもの
A complete End-to-End Platform for Edge AI Device and IoT Cluster Orchestration
希少疾患の発見と対処を行えるソリューションの開発
高度なテクノロジーやA Iは多くの人々を健康な生活へ導き続けているため、希少疾患のようなより複雑な事例を診断したり対処したりするためにこれらをどう利用できるかを考えることがとても重要です。
実際、
・世界では3.5億〜4億の人々が希少疾患に悩まされています
・17人に1人は人生のどこかで希少疾患に罹患します
・先進国では、正確な診断に5年ほどの年月日が必要です。
あなたが思っている以上に、希少疾患に罹患することは遥かに一般的かもしれません。そして、患者のみならず、ヘルスケアの提供者、介護者も正確な診断を得るのにとても長い時間がかかると感じています
HACARUSのスパースモデリングベースのAIは少量のデータで利用でき、説明可能である点から、医師が希少疾患を診断するのに非常に適しています。我々は現在希少疾患を早期発見する包括的なソリューションを提供するツールを開発しています。
データから最適なレシピを得る
過去の観測、理論に対して、データは材料工学や広く利用されているシミュレーションモデルにおいてますます不可欠なものとなってきています。同時に、シミュレーションモデルは従来のツールの分析能力を遥かに超える量のデータを生み出してきました。したがって、AIは高度な材料工学システムの開拓や実装の速度を早めるキープレーヤーとなりうるのです。
材料工学におけるAIと情報学が、開発のための研究期間や、新たな材料を商業化するサイクルを加速させられる機会は多く存在します。研究者は機械学習を用いて、新たな材料やそれをどう合成するかという知見のための実験やシミュレーションで得たデータを分析することができるようになります
材料工学の領域におけるA Iの重要な機能の一つは、材料の特性予測です。テストアプリケーションや実験は大量のデータを生み出しやすいですが、機械学習を用いることで、データ点同士の繋がりを理解したり、材料の様々な特性をマッピングしたりすることができるようになります。HACARUSは現在我々の軽量かつ説明可能なA Iソリューションをこのcompelling領域に適用できるようなツールや手法を調査しています。
WHITE PAPERS & PRODUCT MATERIALS
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