WORKS
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業務実績一覧
| 件名 | ニューラルネットワークポテンシャルプログラムを実装。3倍以上の高速化を達成。 |
| カテゴリ | 物性部門 プログラム高速化・並列化 |
| 技術 | 第一原理計算 機械学習 ポテンシャル ニューラルネットワーク BLAS |
| 概要 | 第一原理計算の結果から第一原理計算を使用せずに物性を予測するためのポテンシャルを機械学習（ニューラルネットワーク）で計算するプログラムにおいて、GPUによる高速化を行った。実装プログラムはFortranで書かれており、高速化にはOpenACC用のBLAS（Basic Linear Algebra Subprograms）を使用した。結果、3倍以上の高速化を達成した。 |
| 件名 | 最新版の第一原理計算プログラムパッケージへの独自開発ルーチンの移植 |
| カテゴリ | 物性部門 ソースコード移植 |
| 技術 | 第一原理計算 ソースコード移植 溶媒効果 波動関数 |
| 概要 | 本案件では、顧客が古いバージョンの第一原理計算プログラムパッケージで独自に開発していた次の2機能を、最新版へ移植する作業を行った：溶媒効果を取り込むルーチン、波動関数解析のルーチン。 |
| 件名 | 大学関連組織名の表記ゆれについて、情報収集をし、辞書を作成。論文の検索精度向上を実現。 |
| カテゴリ | 調査 ソフトウェア開発 |
| 技術 | Python GUI データベース作成 |
| 概要 | 大学関連組織が出版する英語論文は、部署名の表記が短縮されていたり、誤った名前が用いられている場合があり、この影響で検索性が落ちるなどの問題が起きている。この問題を解決するために、英語論文に記載されている大学関連組織名の表記ゆれを検索し、修正するための辞書を作成した。まず、論文データベースから表記ゆれのパターンについて情報収集をし、辞書を作成した。その辞書を参照し、過去の表記ゆれパターンに該当しないものを探索するか、編集距離的にもしくは単語の意味的に近いものを探索して、正式組織名を検索した。その結果、論文の検索精度向上を実現した。また、前年度のPythonスクリプトに加え、今回はGUIプログラムを追加した。これにより、コマンドラインでのプログラム実行に不慣れなユーザーにも比較的簡単に使用できるようになった。 |
| 件名 | 機械学習に関する様々な論文について調査・実装・検証を行う。機械学習を活用する企業製品の品質保証に貢献。 |
| カテゴリ | 調査 ソフトウェア開発 機械学習・データサイエンス |
| 技術 | 論文実装 機械学習 深層学習(Deep Learning) Python |
| 概要 | 機械学習を用いたプログラムは、開発者が書いたコードによる直接の指示ではなく、訓練データから学習することで間接的に機能するようになる。よって、機械学習のコードを直接確認しても、目的の機能を達成できているかを把握することは難しい。ゆえに、ユーザーが安心して製品を利用するためにも、機械学習を用いた製品の品質を定量的に保証することが重要となる。本案件では、次の各機能に関する論文を調査し、各機能を実装および数値実験による手法比較を実施した：(1) 学習済みの学習器に対して⼊出⼒の関係性を検証する機能 (2) テストデータの⼗分性を検証する機能 (3) 敵対的攻撃 (adversarial attack) に対する頑健性 (robustness) を検証する機能 |
| 件名 | 工場の材料搬入時に原料のラベルを読み取り、原料の仕分けを自動化。工場の省人化に貢献。 |
| カテゴリ | 画像処理 ソフトウェア開発 |
| 技術 | Python 画像処理 画像認識 教師あり学習 Tesseract-OCR |
| 概要 | 工場には日々さまざまなものが納入され、保管され、加工されたのちに製品として出荷される。これらの出納や発注、発送などの管理は人手で行われることが多い。本案件では、工場に納品される原料の画像を現場の固定カメラで取得し、その内容をOCR（光学文字認識）を用いて記録するソフトウェアを開発した。これにより、原料の仕分けを自動化することを実現し、工場の省人化に貢献した。 |
| 件名 | 将来の無線通信環境をリアルタイムで予測するソフトウェアを開発。企業が抱えるプロジェクト解決の足掛かりを提供。 |
| カテゴリ | 機械学習・データサイエンス 計算・シミュレーション受託 調査 |
| 技術 | Python 異常検知 時系列データ 機械学習 |
| 概要 | 工場などの通信機器が複数混在している環境下において、低遅延かつ高信頼な通信を行うためには、ネットワークの状況を考慮しながらリアルタイムに最適制御を行う技術が求められる。本案件では、現在の通信環境の情報をもとに、将来の無線通信環境をリアルタイムで予測するソフトウェアを開発した。具体的には次の手法を提案および実装した：(1) 予め用意した訓練データを周期的に出力する機能 (2) ローカルレベルモデルを用いた学習および予測機能 (3) 回帰的ニューラルネットワーク（RNN）を用いた学習および予測機能 |
| 件名 | ベイズ最適化ライブラリ “PHYSBO” および量子格子模型ソルバー “HΦ” を組み合わせ、スピン模型推定ツールの整備を実施。 |
| カテゴリ | 物性部門 ソフトウェア開発 |
| 技術 | Python ベイズ最適化 量子格子模型 |
| 概要 | 実験数値データから量子格子模型を推定する手法の一つに、ベイズ推定を用いるものがある。本案件では、ベイズ最適化ライブラリ ”PHYSBO” と量子格子模型ソルバー “HΦ” を組み合わせることで、スピン模型推定ツールの整備を行なった。開発言語にはPythonを用いた。 |
| 件名 | 大学のデータサイエンス教育向けWeb教材を作成。実際に大学の教育現場で活用され、受講した学生の98%が「良かった」と回答。 |
| カテゴリ | 講習会・普及・教育支援 機械学習・データサイエンス 画像処理 |
| 技術 | Python 画像処理 画像認識 教育コンテンツ |
| 概要 | 大学の数理データサイエンス教育向けWeb教材を作成した。対象としてはPythonスクリプトの書き方や実行方法に不慣れな初心者を想定している。この教材はHTMLやPDF形式に変換が容易なSphinx( https://www.sphinx-doc.org/ja/master/ )の形式で作成した。具体的には次のような内容を教材に盛り込んだ：(1) Python サンプルコードを Google Colaboratory 上で実行する手順 (2) OpenCV ライブラリを用いた画像処理（コインの画像を用いた物体検知）なお、本成果物は実際に大学の教育現場で活用され、授業アンケートにて「良かった」と回答した学生の割合は98%と非常に好評であった。 |
| 件名 | 医療用教育シミュレーター（外科手術）の新規開発において、手術像取得、手技追跡、画像解析アルゴリズム、実験系構築を担当。将来の医療従事者の教育負担軽減に寄与。 |
| カテゴリ | ソフトウェア開発 画像処理 |
| 技術 | OpenCV C++ Python MATLAB 3D 実験系構築 モーション 時系列データ Unity Rasberry Pi 画像処理 画像認識 |
| 概要 | ベテラン外科医のノウハウを若手に伝えるために、医療用教育シミュレーターが必要とされていた。また、低コストに開発することが求められていたため、Raspberry Pi カメラモジュールなどの比較的安価に市販されているカメラを用いて、外科医の手技を評価するための技術開発を行った。具体的には次の作業を行った： (1) 撮影機器やマーカの選定 (2) 実験系構築 (3) 移動する物体の三次元座標を追跡する画像解析アルゴリズムの開発 (4) 鉗子先端の種類を特定し開閉を検出するための機械学習アルゴリズムの開発 (5) 先の (3) と (4) の出力を Unity 上で可視化 |
| 件名 | 不動産賃料を推定する複数のモデルを実装、予測精度を比較。最も精度が高かったモデルをAWS上に実装。不動産の領域にテクノロジーが踏み込んだ革新的な試み。 |
| カテゴリ | 機械学習・データサイエンス |
| 技術 | 不動産 機械学習 |
| 概要 | 今後100年分の不動産賃料を築年数や位置データなどをもとに機械学習によって推定するAPIを開発した。開発に伴い、TensorFlow Lattice を用いた推定方法など、様々な機械学習の手法と精度比較実験を行った。また、開発期間中は大学の研究者を交えた打ち合わせを何度も実施し、採用する手法について慎重な議論を重ねた。その結果、決定木分析を応用した手法が最も精度が高いという調査結果となり、これが実際にAPIとして形で実装された。 |
| 件名 | SALMON内のスピン軌道相互作用を取り入れた計算において、BLASを用いてグラムシュミット直交化法を計算するように実装。 |
| カテゴリ | 物性部門 ソフトウェア開発 |
| 技術 | 第一原理計算 プラグイン開発 BLAS SALMON Fortran C |
| 概要 | 「SALMON（サーモン）」とは第一原理計算に関するフリーソフトウェアであり、現在も Fortran と C で開発が進んでいる。一方で、Fortran で書かれた数値線形代数計算用API「BLAS（Basic Linear Algebra Subprograms）」があり、この分野のデファクトスタンダードとなっている。本案件では、SALMON内のスピン軌道相互作用を取り入れた計算において、BLASを用いてグラムシュミット直交化法を計算するように実装した。なお、スピン軌道相互作用を取り入れない計算では既にBLASは使われており、開発の際はそれが非常に参考になった。 |
| 件名 | 医療用画像における特定組織のセグメンテーションプラグインを新たに開発。医療用ソフトウェアの改善に貢献。 |
| カテゴリ | 画像処理 |
| 技術 | 画像処理（OpenCV, C++）ウォーターシェッドアルゴリズム プラグイン開発 |
| 概要 | レントゲン撮影された人間の骨の画像から、骨のパーツごとに画像を分割するソフトウェアを開発した。開発にあたり、画像処理の博士出身者を中心に、先行研究の調査、手法検討、実装、実用に向けた精度・処理速度向上を担当した。また、分割には watershed アルゴリズムを用いた。これにより、ソフトウェアの改善、ひいては整形外科における医療の改善への寄与が期待された。 |
| 件名 | 夜間における人間の視覚について調査報告。生物学的に裏付けされたGUIの改善（ナイトモード実装）に貢献。 |
| カテゴリ | 調査 |
| 技術 | 生物学 生理学 調査報告 GUI UI改善 UX 論文調査 |
| 概要 | 夜間に使用する液晶画面つき機器の GUI デザインを生物学的な裏付けとともに提案した。夜間に見やすい色・見にくい色の分類、目に残像を残さないなどといった、ユーザーに配慮した配色の設計をするために、夜間における人間の目の特性や仕組みについて、生物学を専門とする博士を中心とした調査報告を行った。具体的には、関連する論文のリストアップおよび論文の内容を解説したドキュメント作成を行った。 |
| 件名 | 新規半導体開発の実現可能性分析によって、将来の超高速通信やセキュリティへのTHz帯活用に向けた事業立ち上げに貢献。 |
| カテゴリ | 調査 物性部門 |
| 技術 | 論文調査 調査報告 半導体 |
| 概要 | 顧客の新規半導体開発事業を立ち上げるにあたり、先行研究について調査を行った。具体的には、基板材料・デバイス設計・システム作成に関して新規性のある論文のリストおよび関連研究者のリストを作成した。また、リストにまとめた一部の研究者にもヒアリングを実施し、調査結果に対してコメントを頂くと同時に、今後の展望についても伺った。 |
| 件名 | 顕微鏡で撮影された小領域の画像から大領域の画像をて得るためのプログラムを開発。処理を並列化し、高速取得を実現。 |
| カテゴリ | ソフトウェア開発 画像処理 |
| 技術 | 画像処理 OpenCV C++ イメージステッチング テンプレートマッチング 並列化 |
| 概要 | 顕微鏡を用いて何らかの細胞組織を高画質で撮影することを考える。その際に、撮影範囲を格子状の小領域に分割し、その小領域画像を何枚も貼り合わせることで、1枚の高画質な大領域画像を得ることができる。しかしながら、格子状に分割すると数画素分のズレが生じる。本プログラムはそのズレを自動で補正し、1枚の大きな画像として表示するものである。メモリ上に保存できるデータ量が限られていたため、高速処理が求められた。そこで計算を並列化するなどの工夫を行い、高精度に大領域画像を高速取得可能なプログラムとした。 |
| 件名 | 物質科学アプリケーション開発支援コンサルティング |
| カテゴリ | 計算科学 |
| 技術 | 物質科学、シミュレーション、UI改善 |
| 概要 | 物質科学系シミュレーションソフトのバージョンアップに伴う技術コンサルティング。機能追加、ユーザビリティ向上、可視化等の提案、利用できるOSSの調査等、開発支援を実施。 |
| 件名 | 機械学習に用いる論文データ収集ツールとデータベースの開発 |
| カテゴリ | 計算科学 |
| 技術 | 物質科学、Webスクレイピング、データベース作成 |
| 概要 | 機械学習での物質探索に用いるため、高温超伝導に関連するデータを収集するためのツール開発を行った。 |
| 件名 | まばたき解析による眠気推定アルゴリズムの開発 |
| カテゴリ | データサイエンス |
| 技術 | 画像処理、画像認識、データ解析（OpenCV, C++, R） |
| 概要 | 動画から抽出された人のまばたきのデータをもとに、眠気を推定するアルゴリズムを開発。 |
| 件名 | 空調機器センシングデータ解析による故障検知アルゴリズムの開発 |
| カテゴリ | データサイエンス |
| 技術 | センシングデータ、熱力学、教師あり機械学習、時系列データ解析（Java, SQL） |
| 概要 | 空調のセンシングデータを解析し、故障検知・予測を行うアルゴリズムを開発。現在は模擬的に故障させた試験機のデータを元にしているが、次フェーズでは実際のデータを用いた拡張を行う。 |
| 件名 | 機械学習を用いた運動データの解析 |
| カテゴリ | データサイエンス |
| 技術 | センシングデータ、教師あり機械学習、時系列データ解析（python） |
| 概要 | 体に取り付けたセンサーから取得したデータを機械学習によって解析。初心者が陥りやすい癖の指摘など、将来のアプリケーション化に向けたアルゴリズムを開発。 |
| 件名 | 簡易な手法で三次元座標解析を行うための手法開発 |
| カテゴリ | 画像処理 |
| 技術 | 画像処理(OpenCV)、実験系構築、マーカ開発 |
| 概要 | 市販されているデバイスを用い、移動する物体の三次元座標解析を行うための手法を開発。ソフトだけではなく撮影機器やマーカの選定、実験系構築などのハード面も担当した。 |