FAST-Dについて

Fast-Dとは、「AI異音検知」を利用することができるサブスクリプション型のサービスです。
各業界シーンでよく使われる異音検知のAI学習モデルを「標準学習モデル」としてご用意しており、クラウド利用で容易に異音検知サービスを利用することが可能です。
各企業の現場や利用シーンに特化した異音検知を行いたい場合は、実証実験(PoC)等を行いながら最適な異音検知のAI学習モデルを作成することも可能です。

異音検知を軸として、工場インフラの異常検知、ヒトや動物の音声感情認識などを
はじめとして、機械音検知など幅広い業種・業態をカバーすることが可能です。
「人の耳で聞いてわかることは、すべて検出可能」であり、すべての事柄に応用できる技術です。

異音検知とは

異音検知とは、機械やモノ、生物が正常稼働している場合の音と、異常な状態になっている場合の発する音を機械学習させることで、安定的なモニタリング、異常発見、予兆検知、推測などに役立てる技術です。応用範囲は幅広く、機械の異常音や設備の空間音から、生き物の心臓音・肺音など、業種や業界を問わないものとなります。

学習モデル作成概要

「どのような異音を検知するか」を明確にした後は、「正常な音」と「異常な音」のサンプル音源を効率よく収音していく必要があります。言い換えると、AIのモデル作成とは「この音は正解だ」という概念をAIに教えながら「育てていく」ものであり、そのデータを基としてAI自身で「この音は正常音だ」「この音は異常音だ」「異常音ではないが、少なくともこの音は正常音ではない」といった判断を行うことができるようになります。この時に明示した正解不正解が判断し辛いものであると、AIからの正答率は下がります。このため、実証実験では「いかに高精度な正常音と異常音を数多く収音できるか」という観点で、プロジェクトを進める必要があります。

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専門スタッフがさらに詳しく機能についてご説明します。