研究支援
研究支援
AI/ディープラーニング
概要
- ディープラーニングによる予測モデルの作成・評価と実験支援
- 分散データを用いたDeepLearningの学習・評価システムの研究支援
- ディープラーニングによるスコアリングの結果を使用したWebシステムの作成
セールスポイント
- テーブルデータや画像、自然言語、時系列データなど様々なデータに対応できます。
- ニューラルネットワークや他の機械学習アルゴリズムを含め最適なご提案ができます。
- PoCから、製造、運用まで実績があります。
- アノテーション、前処理、結果の見える化まで対応可能です。
PyTorch
OpenCV
CUDA
NumPy
Jupyter
CNN
RNN
VAE
SVM
XGBoost
RandomForest
生成AI
自然言語処理
概要
- 官公庁系の書類にまつわる業務を、AIによる自然言語処理でサポート
- データ前処理/分析/可視化を半自動化するシステムの研究支援
- ユーザのデータを拡張・分析して価値を最大化するデータ統合基盤のWebアプリ開発
- オープンデータ・ビッグデータの検索エンジン構築および運用
セールスポイント
- 案件に応じた自然言語処理の最新技術を積極的に提案しています。
- データ前処理から分析結果の可視化まで、横断的な機械学習システムの開発を行います。
- Webアプリケーションフレームワークを使い、迅速にアプリ開発を行います。
Python
MeCab
Sudach
BERT
PyTorch
transformers
クローリング
スクレイピング
大規模言語モデル(LLM)
ChatGPT
LoRA
ファインチューニング
画像処理
概要
- 機械学習が係る画像処理を主とした開発支援
セールスポイント
- 画像処理に関する業務システムや研究開発の支援を行っています。
-「背景分離」・「三次元復元」・「物体検知」・「物体識別」・「物体追跡」
-「摩耗推測」・「骨格推定」・「行動検知」・「群集解析」・「置き去り検知」
-「生体認証」・「人物行動認識」・「計量学習」・「半教師あり学習」 - 機械学習を用いた動画(連続画像)から人などの移動体を検出するアルゴリズムの試作と評価を行っています。
- 学習データの抽出、正解データの作成→機械学習を用いた検知プログラムの試作、プログラムで学習、評価→評価結果を検証、検証結果のフィードバックを繰り返し行っているため、機械学習のいろいろな手法を試しながら実施しています。
PyTorch
OpenCV
CNN
SSD
YOLO
SLAM
LiDAR
TensorRi
OpenVINO
トラッキング
Drone
概要
- ドローンによる物体追跡等研究、デモ用GUI作成。
- 屋外構造物検査用ドローンの制御アプリケーションの開発
- 無人機群を扱うシステムの設計支援
セールスポイント
- 飛行中のドローンから得た映像をもとに、不審者などの検出/追跡を行います。
- 指定経路で飛行させ、リアルタイム画像処理により点検対象を捉え続け、手動でのカメラ調整なしに点検を実施できます。
- 検査帳票のPDFファイルを作成できます。
- 障害物や周辺地形の認識(SLAM)等の研究も行っています。
Python/C++/C#/TypeScript
DJI社製ドローン (Java/Kotlin、Androidタブレット)
画像処理(物体検出/追跡、etc.)
OpenCV
PyTorch
TensorFlow
Keras
WPF
分散処理
概要
- ストレージクラスメモリ(Storage Class Memory: SCM)を活用するためのデータ管理ミドルウェアの研究開発支援
- 大量のサーバ・GPUを利用した機械学習ミドルウェア開発
セールスポイント
- 新しいスケールアップ技術を応用した、ストレージ領域の柔軟な拡張が可能な国内有数規模のデータ管理ミドルウェアの研究開発を行っています。
- 開発したミドルウェアを活用するアプリケーションの開発も行っています。
– 複数カメラの人物追跡、3Dパノラマ配信など - 特定ソフトウェアの開発だけでなく、最新SCMの性能評価、デモシステムの構築支援等、研究活動全般の支援も行います。
Java
C/C++
Kubernetes
Jetson
ConnectX
NVMe over Fablic
SPDK/DPDK
ExpEther
Python
PyTorch
ネットワークシミュレータ
概要
- ネットワークシミュレータ ns-3 を用いた通信シミュレーション環境の構築
- QualNetをベースとしたITS向けネットワークシミュレータの開発
- Wi-Fi RTTで検出した端末位置情報を使用した映像から端末を持った人物を特定するアプリケーションの開発
- FSO通信(自由空間光無線通信)で気象条件を模擬したネットワークシミュレータの開発
セールスポイント
- ns-3はオープンソースのソフトウェアであるため、必要に応じて機能拡張を行うことや、新技術の通信方式を追加して評価が可能です。
- 独自のアプリケーションを評価することもできます。
- Wi-Fi RTTで検出した端末位置情報と映像から抽出した人物情報を組み合わせて映像から端末を持った人物を特定するアプリケーションを作成しました。
ns-3
5G
Beyond 5G
ITS
LTE
Wi-Fi RTT(IEEE802.11mc)
CSMA
T109
LPWA
LoRaWAN
OMNeT++
OPNET
SUMO(交通流シミュレータ)
PyLayers
三点測量
FSO通信
気象条件による伝搬損失モデル
GISソリューション
概要
- 街の各所で移動、もしくは設置したセンサやアンテナから取得した電波状態の情報を用いて、時間経過による電波状態の変化をブラウザ上に表示
- 車載カメラの動画とGPSデータから車線位置を地図上に表示するシステムを開発
セールスポイント
- 地図情報やセンサの位置情報などをブラウザ上にグラフィカルに表示できます。3Dでの表現も可能です。
- 電波の状態情報を用いたシミュレーションを行うことができます。
Linux
JavaScript
C++
Boost C++ Library
Python
OpenCV
Cesium
Google Maps API
CZML
Django
WSGI
FPGA
概要
- FPGAの設計ツールの開発
セールスポイント
- FPGAの設計フローの下記フェーズに関わるツールの機能拡張を担当しています。
– 配置配線
論理合成により変換された回路をどこに置き、回路間の配線をどの経路でつなぐかを決定。
– ダウンロード
配置配線の結果をFPGAに送り込む形式に変換。
Red Hat Enterprise Linux
C++
FPGA
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