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概要

Neural Designerとは

Neural Designerは、データサイエンスと機械学習のためのプログラミング不要のアプリです。AIを搭載した予測モデルを簡単に構築することができます。

Neural Designerでは、以下の予測モデルの構築が可能です。

1.近似モデル:回帰モデル、サロゲートモデル(代理モデル)、応答局面
2.分類モデル:二値分類、多クラス分類
3.時系列予測モデル:時系列データによる将来予測

適用可能な業務の一例として

  • プロセス最適化

  • 故障予測

  • 品質改善


  • 等があります。
    (パンフレットはこちら)

    適用事例

    適用事例1:近似モデル

    近似モデルは回帰モデル、サロゲートモデル(代理モデル)、応答局面とも呼ばれます。
    各種測定データ、各種シミュレーション結果を使用して、ニューラルネットワークによる予測モデルを構築します。
    この予測モデルを使用すれば、一週間程要していたシミュレーションが、僅か数秒から数分で解が得られるため、計算機を長時間使用するシミュレーションには、非常に有効です。
    また、各種装置や機械の運転条件や設定値の最適化にも有効です。

    適用事例としては以下のものがあります。(こちらをクリックすると内容を折り畳み可能です。)

    エンジニアリング

    高性能コンクリートの強度をモデル化

    翼から発生する騒音を予測


    セーリングヨットの残留抵抗を予測

    ナノ粒子の血管への付着を予測


    エネルギー&ユーティリティ

    複合火力発電所の発電量を予測

    太陽光発電所の発電量を予測

    風力発電機の発電量のモデル化


    環境

    汚染物質の排出をモデル化し削減策を提示

    水域の毒性レベルをモデル化


    医療・健康

    パーキンソン病の遠隔モニタリング


    小売り

    物理化学試験に基づくワイン品質のモデル化

    適用事例

    適用事例2:分類モデル 二値分類、多クラス分類

    適用事例としては以下のものがあります。(こちらをクリックすると内容を折り畳み可能です。)

    エンジニアリング

    超音波流量計の故障を検出


    医療・健康

    穿刺吸引画像から乳がんを診断

    マイクロアレイデータから白血病の種類を診断


    膀胱の急性炎症を診断

    糖尿病性網膜症の発症の予測


    献血参加者の予測モデル

    スマートフォンで収集したデータから人の活動を分類


    臨床症状と病理組織学的特徴から皮膚疾患を診断


    環境

    画像解析による病気になった樹木の検出


    金融

    テレマーケティング・キャンペーンのコンバージョン率の予測

    偽造紙幣を検出

    クレジットカードの不正使用を予測

    レジットカードのデフォルト確率の予測


    銀行における解約予測

    会社の破産確率の予測


    車保険に興味を持つ顧客のモデル化


    小売り

    通信会社における顧客の解約予測


    化学

    様々な分子記述子と生分解性の有無との相関関係

    電子嗅覚(E-Nose)によるアルコールの分類


    特徴

    Neural Designerの特徴

    機械学習の最も強力な手法として認識されているニューラルネットワークに特化しています。

    入力可能なデータ形式

    以下の入力フォーマットに対応しています。
    • ・CSV
    • ・Excel
    • ・Open office calc
    • ・他


    GUI操作のみで簡単にAIモデルを作成

    Neural Designerは、データの準備からモデルの作成まで、モデリングサイクル全体をGUI操作のみで完了できます。
    結果は、その解釈を容易にするために、多くの説明、表、チャートを含むダッシュボードで可視化されます。

    予測モデルの出力

    数式表示された予測モデルを、C言語およびPythonにより出力可能です。他のアプリに組み込む等をして利用が可能です。

    ハイパフォーマンス

    Neural Designerは、ハイパフォーマンスコンピューティング技術を採用しています。
    その結果、競合他社よりも短時間で大規模なデータセットを解析することが可能となっております。

    パンフレットはこちら