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if-up 2019 | B3-1. 製造業におけるロボットアームの最適化、最新動向
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SORACOM,INC
2/8開催 SORACOM UG 岡山 (共催: IoT 勉強会 in 岡山)でソラコム 松下(Max)が発表した資料 (#soracomug #iotokayama)
ソラコムサンタ発表内容振り返り | SORACOM UG 東京 #14
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SORACOM,INC
2020年2月4日 SORACOM UG 東京 #14 ソラコムサンタ発表内容振り返り 株式会社ソラコム ソリューションアーキテクト 横田 峻
コーポレートサイトを Shifter に移行した話
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SORACOM,INC
2/5 Shifter Meetup Vol.8 でソラコム シニアソフトウェアエンジニア清水(Yuta)による発表資料
IoT 向けプラットフォーム "SORACOM" とは? / SORACOM 最新情報
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SORACOM,INC
SORACOM UG Hiroshima(広島) #4 にてソラコム松下(Max)が紹介したSORACOMのご紹介と最新アップデート情報。
エッジとクラウド間の 通信/認証のハマりどころ / ML@Loft #10 Edge
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2020/1/23開催の「ML@Loft #10 Edge」でソラコムのソリューションアーキテクト/大瀧がご紹介した内容です。
SORACOM を活用した IoT の先進的事例のご紹介 | 日本産業機械工業会環境ビジネス委員会
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SORACOM を活用した IoT の先進的事例のご紹介 日本産業機械工業会環境ビジネス委員会 株式会社ソラコム テクノロジー・エバンジェリスト 松下享平
Napter で簡単リモート操作のデモ | SORACOM UG 九州 #10
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SORACOM を使いこなすために 「1年のアップデートを一言解説」「サポートのより良い活用方法」 | SORACOM UG Explorer 2019
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Toru Tamaki
Ce Zheng, Wenhan Wu, Chen Chen, Taojiannan Yang, Sijie Zhu, Ju Shen, Nasser Kehtarnavaz, Mubarak Shah, "Deep Learning-Based Human Pose Estimation: A Survey" arXiv2020 https://arxiv.org/abs/2012.13392
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Matsushita Laboratory
我々はこれまで,新たなモノを産出する過程において「便利にすること」によって副次的に生じる課題を「便利の副作用」と定義し,その低減を目的としてアイディアの発想支援手法を提案してきた. これまでの研究では,便利前後の行為の増減に着目することにより便利の副作用への気づきの誘発が示唆されたものの,行為の増減の提示による便利の副作用への気づきへの影響は十分に検討できていなかった. そのため,本稿では行為の提示により便利の副作用に気づき,それを防いだアイディアの発想の支援が可能かの検証を目的として実験を行い,その有効性について検証する. 実験では,行為の増減の提示の有無によりアイディア発想にどのような影響を与えるか検証を行う.
Generating Automatic Feedback on UI Mockups with Large Language Models
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Generating Automatic Feedback on UI Mockups with Large Language Modelsを和訳紹介したものです
遺伝的アルゴリズムと知識蒸留による大規模言語モデル(LLM)の学習とハイパーパラメータ最適化
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t m
オープンエンドな進化から着想を得て、個々の大規模言語モデル(LLM)が、グループとして学習を進めながら、ノームエージェントとして機能するという概念を探求しています。これは、単一のモデルでは難しい複雑な問題を解決することを目的としています。具体的な方法として、遺伝的アルゴリズムと知識蒸留を組み合わせた学習プロセスを提案しています。知識蒸留によって学習を進め、同時に遺伝的アルゴリズムでハイパーパラメータを最適化することで、より効率的な学習を目指します。ドメインタスクとして、指示からPythonコードを生成するコード生成タスクを選択しました。実験では、学習に3つの学習モデルと1つの教師モデルを使用しました。その結果、HumanEvalのpass@1で精度が1.2%向上し、学習が進むにつれて学習率が最適化された兆候が見られました。しかし、大幅な精度向上を達成し、さまざまなハイパーパラメータを最適化するには、まだ課題が残っています。
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if-up 2019 | B3-1. 製造業におけるロボットアームの最適化、最新動向
1.
All Rights reserved
LINKWIZ incorporated. 製造業における ロボットアームの 最適化、最新動向
2.
The Simplicity first. Name:
リンクウィズ株式会社 LINKWIZ Incorporated Address: 静岡県浜松市中区高林1-8-43 Foundation: 2015年3月 Capital: 2億2千7百万円(資本準備金含む) Investors: 株式会社INCJ SMBCベンチャーキャピタル株式会社 Business: 産業用ロボット向けシステムソフト ウェアの開発・販売・技術コンサル ティング General Information of LINKWIZ 2
3.
The Simplicity first. Team(Jan./2019:18名) 3
4.
The Simplicity first. Corporate
Mission “働き方を革新する” 4
5.
The Simplicity first. 3Dスキャナ リンクウィズ システム ロボットと3Dスキャナに 三次元形状処理 を組み合わせることで、 モノ作りの新たな価値を提供しています。 5 LINKWIZの技術
6.
The Simplicity first. 6 LINKWIZの技術 Unique Static Workpiece
Robot Data product
7.
The Simplicity first. 7 LINKWIZの技術 Unique Static Workpiece
Robot Data product
8.
The Simplicity first. L-ROBOT ロボットが物体形状を自動認識し あたかも人が作業しているようなロボットの実現へ L-QUALIFY 人という資産を、 より有効活用できるロボットの実現へ ◆適応アプリケーション ・溶接ロボットシステム ・レーザー切断ロボットシステム ・シーリングロボットシステム ◆適用アプリケーション ・検査ロボットシステム LINKWIZの商品 ②加工ロボット用コントローラー(3D認識加工) ①検査ロボット用コントローラー(3D検査) 8
9.
The Simplicity first. 溶接工程の「ヒトによる治具・目視検査」のロボット化 9 検査するロボット
10.
The Simplicity first. NG品 +0.2mm -0.2mm +0.4mm -0.4mm +2.0mm -2.0mm 溶接部の3D形状を比較し、数値化します。 10 検査するロボット ロボットが覚える溶接ビード (マスターワーク) 検査する溶接ビード (検査ワーク)
11.
The Simplicity first. 11 加工するロボット ひとつのロボットプログラムで、溶接しています。 ① ② ③ ①ワークを溶接した線 ②ワークを溶接した線 ③ワークの溶接した線 溶接ロボットに3Dスキャナを搭載する事で、 三次元の形状をロボットが認識します。 ロボットがエッジを認識し、認識したエッジに沿って 溶接する事を実現しました。
12.
The Simplicity first. 実現してきた領域
現在取り組んでいる、今後実現する領域 L-Robot ロボットが物体形状を自動認識し あたかも人が作業しているようなロボットの実現へ L-Qualify 人という資産を、 より有効活用できるロボットの実現へ ロボットが現物のカタチを認識する。 ロボットを通じて、品質はつながる事の証明。 町工場での“出来る”を増やす。 モノづくり深層領域への挑戦。 「カタチ」と「ロボット」をリンクする 「ロボット」と「集積データ」をリンクする 「集積データ」と「人」をリンクする 人と機械と働き方を繋ぐ企業になる 12 LINKWIZが目指す世界 ロボット技術 IoT技術 AIロボティクス技術
13.
The Simplicity first. モノづくりのIoT化 13 AI(人工知能) 機械学習 深層学習 ・稼働率 設備が動いている時間 作業員の時間 ・予知保全 設備の可動部が動いている時間 振動、音、動作波形などの情報 ・品質管理 目視検査の判断基準 検査の定量化 (モノのバラつきの把握) ・生産管理 生産管理システム 難しさ、規模
14.
The Simplicity first. モノづくりのIoT化 14 作業サイクルタイム:28秒 設備稼働時間
:20秒 工程1 <溶接設備> 工程2 <溶接設備> 工程3 <組立て設備> 作業サイクルタイム:21秒 設備稼働時間 :17秒 作業サイクルタイム:37秒 設備稼働時間 :28秒 目視検査 :8秒
15.
The Simplicity first. モノづくりのIoT化 15 検査ロボットが
Pass or Fail を判断 Failの場所、種類、原因 FailをPassにする自動修復指示 ロボットが覚える溶接ビード (マスターワーク) 検査する溶接ビード (検査ワーク) ビード欠け 3D形状比較 検査ロボット
16.
The Simplicity first. モノづくりのIoT化 16 溶接ロボットがワークの状態を認識 ワークのバラツキに合わせた溶接 溶接条件やロボット、ワークの情報を収集 ・現物に合わせてロボットが動く、現物融合 (サイバーフィジカルフュージョン)ロボットを実現 ・情報収集から、溶接前にPass
or Failの判断が可能 溶接ロボット
17.
The Simplicity first. モノづくりのIoT化 17 ・カタチを認識 ・カタチに合わせて溶接 ・溶接の目視検査 ヒトからロボットの作業へ
18.
The Simplicity first. 18 オペレーションルームから 加工場所を指示 職人ロボットが溶接 ヒトの働き方を変える モノづくりのIoT化
19.
The Simplicity first. 19 ご清聴ありがとうございました。
Editor's Notes
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