業務案内
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- AIコンサルティング
サービス
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論文内容実装
ご指定の論文の内容をソフトウェアとして実装します。
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アルゴリズム実装
ご指定のアルゴリズムをご希望の通りにモジュール化や API 化します。
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簡易ツール作成
数値解析や統計処理を行うためのシンプルなアプリケーションを低価格で作成します。
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研究用ソフトウェア開発
研究に必要となる学術的なソフトウェアの開発をいたします。既存ソフトウェアの高速化や、機能追加等も承ります。
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研究業務の受託
研究に関わる論文調査、必要なシステムの開発、検証、報告書作成など、研究の一部を請負います。
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大規模言語モデル
実用的なアプリケーションから純粋な研究目的まで、広範なニーズに対応した大規模言語モデルの開発を行います。
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最適化計算
様々な制約条件がある問題に対し最適な解を求める最適化計算ソフトウェアを開発いたします。
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解析作業自動化
RPA (Robotic Process Automation) 技術を用いた効率的な解析を実現します。
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神経科学分野向け
神経科学分野を対象とした研究者様一人ひとりのご要望に沿ったソフトウェアを開発いたします。
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食品科学分野向け
実験計画から実験結果の解析に至るまでの幅広い段階を、ソフトウェア技術でサポートいたします。
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物理探査・非破壊検査向け
計測データの信号処理やシミュレーション、データ同化関連のソフトウェアを開発いたします。
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量子ビーム研究向け
量子ビーム研究に用いるアルゴリズムの実装や高速化など専門的なソフトウェアを開発いたします。
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業務事例
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生体情報カップリング ハードウェア コントロール システムの開発
生体からの計測データを入力として、外部接続されている機器を動作させる研究用システムを開発しました。
時々刻々変化する生体情報を入力とし、それに合わせて、外部の機器を制御する信号を生成します。この例では、1 ミリ秒の制御時間分解能を実現しました。
- 開発環境・技術分野
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- C#
- レーザ制御
- リアルタイム処理
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断層画像の層判別手法の開発
複数の層からなる 3 次元断層画像において、各画像が属する層を判別する手法を開発しました。
本手法は学習ステップと推定ステップに分けられます。
学習ステップでは、画像の特徴と層の関係を機械学習手法の一種であるサポートベクター回帰を用いて学習し、モデルを作成します。
推定ステップでは、層を判別したい画像から特徴を抽出し、学習済みの推定モデルに与えることで、その画像が属する層を推定します。
上記の一連の手法を Python で実装しました。
- 開発環境・技術分野
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- 画像解析
- Python
- OpenCV
- 機械学習
- サポートベクタ回帰
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2 次元領域最適分割ソフトウェアの開発
二次元平面上の有限かつ連結な二次元領域を指定数の部分領域に分割し、その各部分領域における Laplace-Dirichlet 固有値問題の第一固有値 (最小固有値) の総和を最小化するような領域分割を求める最適化問題に対して、数値的に近似解を求めるソフトウェアを開発しました。
このような最適化問題を直接解くことは難しいため、分割領域の特性関数を近似する密度関数を導入し、分割領域の固有値を近似計算するために、領域外ではペナルティを課すという緩和定式化を行いました。このような緩和定式化では、ペナルティが無限大に近づくと、密度関数が領域の特性関数に収束することが知られています。
そこで各分割領域の密度関数を適当に初期設定し、各分割領域の近似固有値問題を解きながら、固有値の総和が小さくなるように、各密度関数を勾配降下法で最適化していくアルゴリズムを実装しました。並列化計算による高速化も行いました。
また、同じ問題を、熱力学的な観点から最適化するアルゴリズムも実装しました。ブラウン運動する複数成分の粒子系が定常状態においては Renyi エントロピー生成を最小化するように領域分布するという性質が、この最適化問題と等価な定式化となるため、この熱力学系をシミュレーションすることでこの最適化問題を近似的に解くアルゴリズムを実装しました。
- 開発環境・技術分野
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- Laplace-Dirichlet 固有値問題
- 固有値最適化
- 領域分割
- 並列化計算
- C++
技術者紹介
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- 【得意分野】
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- 計算物理学
- 組み合わせ最適化
- 【アピールポイント】
- 物理学や工学の知識を生かして、生活に役立ったり、人を楽しませたりするようなソフトウェアを開発していきます。
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- 【得意分野】
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- 時系列解析
- 信号解析
- 時間周波数解析
- 神経科学分野のデータ解析と画像処理
- 【アピールポイント】
- 神経生理学分野の研究実績があり、種々の計測システムや時系列データ解析のプログラム開発経験を持つエンジニアです。実際に研究を行っていた強みを活かし、個々の実験や解析に即したソフトウェアの提供、論文をベースにした専門性の高いソフトウェアの開発をいたします。
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- 【得意分野】
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- 行動生態学
- シミュレーション
- 【アピールポイント】
- 行動生態学の実験系や観察手法に精通したエンジニアです。
材料としてアメンボを使った研究をしていました。実験計画からデータの取得、解析まで、ソフトウェアを活用できる局面で、研究のフェーズに合わせたサポートをいたします。現在は行動データの自動抽出に興味を持ち、画像処理の勉強に邁進しています。
最新ニュース
- 2024/08/19
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日本食品工学会第25回(2024年度)年次大会における企業出展 (インダストリアルプラザ) にて、ポスターとスライドを用いて当社のサービスを発表し、優秀発表賞を受賞しました。
- 2024/04/08
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博士 (理学) 研究員を 1 名採用しました。
- 2024/02/21
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京都大学 第18回 ICT イノベーション 業界説明会に参加しました。
採用情報
当社は、知能コンピューティングに関わる受託研究開発および学術研究用ソフトウェアの受託開発を主な業務とし、全国の大学や研究機関・企業の研究所から様々な分野の研究開発、知能コンピューティングを用いた独創的なソフトウェア製品や、学術知識を活かした専門性の高いソフトウェア製品を開発しています。