■ 本件の概要
弊社代表の上脇 優人が、「FAN2025 in Aichi（第33回インテリジェント・システム・シンポジウム）」にて発表した研究『機械学習を用いた多次元特徴融合によるハツカダイコンの品種分類』が、「優秀論文賞（Excellent Paper Award）」を受賞いたしました。 本研究は、色や形状といった多次元情報を融合し、機械学習を用いて対象の特徴を高精度に分類する手法を検証したものです。特に、対象の形状を「フーリエ係数」を用いて数理的に表現・抽出することで、極めて精度の高い分類モデルを構築できることを実証し、高い評価をいただきました。
■ 弊社のデータモデリング・解析ソリューションへの還元
学会で高く評価された「複雑なデータから本質的な特徴を数学的に抽出し、状態を精緻に分類する技術」は、弊所が提供する各ソリューションの根底を支えるコア技術です。
■ 高度なデータ解析・異常検知に関するご相談
「自社の持つ複雑なデータから、本質的な特徴を抽出して高精度なモデルを作りたい」 「現場の各種センサーデータを構造化し、確実な異常予測システムを構築したい」 といった課題をお持ちの企業様は、是非、弊所へご相談ください。事象のメカニズムを解き明かす、本質的なデータ解析をご提供いたします。
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