ＡＩ（人工知能）・ディープラーニング技術のコンサルティング・開発会社「Ｒｉｄｇｅ－ｉ」（東京都千代田区、柳原尚史社長）は、映像から取得した時系列データを使って炎や液体の状態の異常を検知できる映像監視ＡＩ「ＤｅｅｐＦｉｒｅ」（ディープファイヤー）を開発し、ベータ版の提供を始めた。ＳＯＭＰＯリスクマネジメントとの協業で、エネルギー、廃棄物処理、製造の各業界をターゲットに試験提供を開始した。
ディープファイヤーは、時系列解析で学習するディープラーニングモデルと高度な画像処理技術を組み合わせることで、燃焼や粘性、液体など、時系列で状態が複雑に変化するため定量的な判断が難しい状態を解析し、異常・異常予兆を自動的に検知できる。時系列データを処理する複数のネットワークを組み合わせることで映像解析における高い推論精度を実現したほか、正常な状態のデータと少量の異常状態のデータを教師データとして学習することで熟練技術者と同程度の精度での判定を可能にした。
燃焼状態の監視で使用するケースとしては、小型火力発電所やごみ焼却施設への導入が考えられる。小型火力発電所ボイラーやごみ焼却施設燃焼室内に設置したカメラの映像をリアルタイムで監視し、燃焼状態の映像データから異常の予兆を検知でき、設備を停止することなく、制御・メンテナンスが可能になる。粘性の監視では、物体の攪拌・混合状態を常に監視できる。液体処理状況の自動監視では、工場などの汚水・排水処理設備や水処理施設などの水質判定に活用できる。正常と異常の判断基準を定量化して監視業務の自動化や若手への熟練技術の伝承を実現できる。
正式版の提供は、ことしの冬を予定しており、将来的にはモデルと顧客の各種データの利活用でもＳＯＭＰＯリスクマネジメントと協業する予定。
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May 18, 2020 at 04:02AM
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Ridge-i/炎、液体の異常 AIで検知/ベータ版の提供開始 - 日刊建設通信新聞
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