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新技術への取り込み/IoT/ビッグデータ/AIの活用でスマート社会の実現を支援します。

IoT/ビッグデータ/人工知能分野(AI)への取り組み

circle 画像認識 並列分散処理技術 機械学習 AUTOSAR

IoTの各フェーズで用いられる要素技術への取り組みを通して、 省力化(自動化)、リスク回避(障害予知・予防)、便利さ(運用改善)、利益拡大(気づき~ビジネス応用)の実現を支援します。


データ処理フェーズ適用技術/環境要素技術ターゲット
把握・収集・センサ技術
・通信/クラウド
・統計情報
・画像認識
・AUTOSAR
・車載系
・医療系
・業務システム運用改善
・大規模制御/製造装置
選択・抽出・DWH
・フォーマット変換
・非構造データアクセシビリティ
・画像認識
・Hadoop
蓄積・変換
解析・判断・大量データ処理NoSQL
・データマイニング
・機械学習
・AUTOSAR
アクション

画像認識

車載、医療から家庭まで幅広い活用が見込まれる画像認識の要素技術と実装パターン、ノウハウ蓄積とソリューション開発を推進しています。

learn
  • 要素技術としてOpenCVや機械学習を用いた画像操作、画像処理、物体認識の習得を推進しています。
  • シーン認識、被写体追尾、画像処理シミュレーションなどの画像処理エンジンの開発実績があります。

並列分散処理技術(Hadoop)

Hadoopプラットフォーム(大規模データを処理するための並列分散処理基盤)でのアプリケーション開発ノウハウの蓄積とソリューション開発を推進しています。

hadoop

機械学習

大規模データの解析・判断によるシステム改善、新たなサービスやビジネス創出を支援するため、深層学習などの機械学習手法とそれらのプラットフォーム活用技術の習得を推進しています。

learn

AUTOSAR

急成長する車載ソフトウェア開発における生産性の向上に取り組むために、車載ソフトウェアの国際的な標準仕様であるAUTOSAR(※)の習得を推進しています。

autosar

AUTOSARのメリット
・車載アプリケーションはElectronic Control Unitに依存しないため、再利用性が向上する。
・Basic Softwareにより、ハードウェアの抽象化が可能となる。
上記により、開発コストの削減が可能。

BSW(Basic Software)の機能追加、改造などの開発実績があります。

※AUTOSAR(AUTomotive Open System ARchitecture): 車載ソフトウェアの共通化を目指して自動車/部品メーカーを中心として2003年7月に発足。コアパートナー(TOYOTA他8社)、プレミアムメンバー、アソシエートメンバーで構成。