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深層學習用ツール Advance/iMacle

アドバンスソフトでは、當社獨自の深層學習用ツール Advance/iMacle(アイマークル)を開発し、さまざまなデータに対し、人工知能(AI)技術を駆使して分析/知識化を行い、そこで創出した情報/価値によって、問題の解決を図ることを目的としたソリューションの提供を始めました。

當社が長年培ってきたナノ?バイオ系や CAE のシミュレーション技術や、中性子ビームや放射光(X線)を利用した実験技術等と組み合わせることで、認識?分類性能の更なる高精度化も期待されます。

AI 技術を利用したデータ解析について、受託開発やコンサルティング、アウトソーシングをご検討中のお客様は、是非ともアドバンスソフトにご相談ください。


特徴?機能従來の統計処理と AI 処理解析事例
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深層學習用ツール Advance/iMacle の特徴?機能

ニューラルネットワークによる深層學習に特化

Advance/iMacle は、機械學習のうち、ニューラルネットワークによる深層學習に特化したツールです。 最小限度の機能に絞り込んだ比較的軽いツールです。

お客様のニーズに応じたカスタマイズが可能

當社で版権を持つソフトウェアであるため、お客様のニーズに応じたカスタマイズが可能です。 GPU や並列計算機を使った高速化や、必要に応じてソースプログラムを公開することが可能です。 他の AI ツールと組み合わせた使用も可能です。

ニューラル
ネットワーク
機能(層) 全結合層、畳み込み層、プーリング層、ドロップアウト層、正規化層、活性化層
活性化関數 Step 関數、Sigmoid 関數、SoftMax 関數、ReLU 関數
最適化 SGD 法、Momentum 法、AdaGrad 法、Adam 法
検証 Hold-out、Leave-one-out、k-fold cross validation
その他 アンサンブル學習、データ拡張、加重減衰、學習率減衰
使用環境 開発言語 Python
OS Windows、Linux、Mac

従來の統計処理と AI 処理

従來の統計処理と AI 処理

解析事例

多クラス分類(教師あり學習)
測定データを8クラスに分類(測定條件の違いに対する判斷)

教師データ: (a) 評価試料/參照試料、(b) 北側検出器/南側検出器、(c) 試料縦置き/試料橫置き

3條件を組合せ、8クラスに分類

回帰分析①(教師あり學習)
教師データ:フィッティングからのピーク中心値

フィッティングからのピーク中心値

回帰分析②(教師あり學習)
教師データ:リートベルト解析で求めた格子定數

リートベルト解析で求めた格子定數

アドバンスソフトの AI サービス?メニュー

  1. 深層學習用ツール Advance/iMacle を適用した解析
  2. 深層學習用ツール Advance/iMacle のカスタマイズ
  3. オープンソースの AI ツール(TensorFlow 等)を利用した解析
  4. シミュレーションを利用した學習データの大量作成
  5. GPU や並列計算機を利用したツールの高速化
  6. AI を利用した実験コンサルテーション
  7. 當社の科學技術計算に関するさまざまなソリューションとの連攜

ソフトウェアの導入に関するご質問?ご相談がございましたら、問合せフォームよりお気軽にお問い合わせください。


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