第13回「AIが製造業の検知やシミュレーションで活躍する日へ」

製造業　シミュレーション　形状　光反射　異常検知

近年、文明社会の先端を走る企業のCEOは、軒並みAIの現場導入に対して非常に好意的かつ積極的な姿勢を示しています。

「あらゆる開発者がAI開発者に、あらゆる企業がAI企業になれるように、我々のAIに関する能力を使って特別な地位を獲得する（マイクロソフト社CEO サティア・ナデラ）」、「我々はまさに明確で力強いトレンドの最中にある。それはAIだ（アマゾン社CEO ジェフ・ベゾス）」、「モバイルファーストからAIファーストにシフトする（グーグル社CEO スンダー・ピチャイ）」――等々、AIは劇的な効率化を促す存在として、今や彼らにとって欠かせないテクノロジーとして認識されているのです。

実はAIの研究自体は1960年代から登場しており、その歴史だけ見れば長い時間を積み重ねて来ました。しかし、今のような実用化の広がりが現実の形になったのは、それこそ最近です。コンピュータ性能とセンサー技術の向上、そしてインターネット網の高速化と安定化という外部の環境が整った事で、いよいよ「情報の蓄積・分析・活用を自律的に行えるAI」の活躍の土壌が揃ったという訳です。こうした技術革新の光景を受けて、現代を「機械の世界のカンブリア紀」などと評する有識者もいます。まさに、私たちはAI技術の転換点に立っているのです。

現代のAIが獲得したのは深層学習という頭脳の仕組みだけではなく、その頭脳に情報を送り込める各種の拡張装置です。AIが搭載された装置は、活用されるシーンに応じてセンサーやカメラ等の拡張装置が不随します。それらが目や耳のような役割を果たし、現実情報を電子世界で理解できる数値に変換するのです。そうしてAIは画像・動画・テキスト・音声等の情報を入力する事が出来るようになり、それによって学習や反応を行えます。また近年はLiDARのような立体空間を瞬時に把握出来るセンサーも充実している為、AIはより高度な認識能力を発揮し、更に幅広い分野への活用がなされるようになっています。

AIによる画像解析技術を2Dセグメンテーション、立体空間解析技術を3Dセグメンテーションと言います。この技術は特に製造業の現場における活用が広がっています。製造業は生産ラインに流れる製品群の画像や形状を計測・監視する必要があり、それによって不良品や不具合を素早く正確に抽出しなければなりません。これらは今まで大量の費用と人材を投じて行われて来たものでしたが、それがAI搭載の設備やロボットによってスムーズに行う事が出来るようになっているのです。

AIが2Dセグメンテーション、3Dセグメンテーションを発揮する方法には様々なものがあります。例えば、光反射による形状認識がひとつの方法です。カメラによって形状を認識する際に必要なのは、出来る限りその形状を明確に映し出す為の光量です。十分な光が対象物に当たって反射する事によって、形状がクリアーに描き出されます。光が十分でなければ電気信号が弱まり、内部にある画像処理エンジンが適切に処理を行う事が出来ません。

細かい話となりますが、光もただ当てれば良いという訳ではなく、製品の特性に見合った方法が必要となります。「正反射」は、入射角と反射角が等しく反射される光を出す当て方です。この方法は光が拡散しないという特徴を持ちますので、強い光を対象物に当てる事が出来ます。逆に「拡散反射」という、入射光が様々な方向に反射される光を出す当て方もあります。その他、「透過」という当て方もあります。こちらは対象物を透過させて光を出す方法です。対象物が透明である場合、対象物内のよどみやキズを確認する事が出来ます。

AIはまた、シミュレーション領域においても強烈な実力を発揮します。AIに予め「異常が出る場合のパターン」「故障が出る場合のパターン」等の材料を適切に学習させておけば、そのパターン性が生じた初期段階を瞬時に検知し、確率的に異常や故障の情報を導き出す事が可能となります。このような異常検知、予兆検知の領域でAIの恩恵を得られる事は、慢性的な人員不足やコスト増に悩む製造業にとって極めて重要な意味を持ち持ち得ます。

このように、AIが製造業の検知やシミュレーションの世界で活躍する光景が、勢いよく広がっている昨今です。AI技術を介して、製造業や社会構造の革新が世界的に推進される中で、日本も「Society5.0」という命題を掲げた取り組みが始まっています。日本はこの流れにおいて世界的には少々出遅れ気味ではありますが、将来的には必ず挑まねばならない分野です。弊社もその一翼を担う存在として、懸命に歩みを続けます。

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