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J-GLOBAL ID：201702284710054302   整理番号：17A0016655

NTTコミュニケーションズ 技術開発部のR&D展開 2)AI(ディープラーニング) IoT×AI“ディープラーニングによるデータ分析”の取組みを強化・加速

著者 (2件)： 伊藤浩二 (NTTコミュニケーションズ) ,  島田健一郎 (NTTコミュニケーションズ)
資料名： ビジネスコミュニケーション  (Business Communication)
巻： 54  号： 1  ページ： 48-49  発行年： 2017年01月01日 
JST資料番号： S0338A  ISSN： 0385-695X  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 解説  発行国： 日本 (JPN)  言語： 日本語 (JA)

抄録/ポイント： NTTコミュニケーションズでは,IoT×AIを基軸にした“ディープラーニングによるデータ分析”への取組みを強化している。本稿では,機械学習がディープラーニングへと進化した要因(アルゴリズムの改良,強力な計算機の出現,データの増加)を説明し,IoTデータの特徴(時系列性,マルチモーダル性)に焦点を当てた,ディープラーニング解析技術の適用事例について紹介した。具体的には,プラント・車両・DC等へ適用して安全性向上や運用効率改善を実現した事例として,1)化学プラントの異常予測値・センサーの故障検知による運転支援,2)車両の”ヒヤリ・ハット”シーンの自動検出による安全運転支援,3)温度管理の適正化で,DCの運用効率改善,等について解説した。

シソーラス用語： *人工知能 ,  *相互接続 ,  *インターネット ,  *機械学習 ,  *データ解析 ,  データ ,  化学プラント ,  助成 ,  ITS【交通】 ,  データセンタ ,  効率 ,  安全対策 ,  事例研究
準シソーラス用語： *IoT ,  *深層学習 ,  時系列データ ,  運転支援 ,  安全運転支援システム ,  運用効率 ,  適用事例

分類 (2件)： 人工知能  (JE08000Z) ,  計算機網  (JC03000K)

タイトルに関連する用語 (10件)： NTT ,  開発 ,  R&D ,  展開 ,  AI ,  ディープラーニング ,  IoT ,  データ分析 ,  強化 ,  加速