近畿大学はマダイ稚魚の選別作業の一部に人工知能AIを導入し、稚魚を運ぶポンプの水量調節の自動化に成功

--- Send in a voice message: https://podcasters.spotify.com/pod/show/enspire/message
00:00
皆さん、こんにちは。ネットビジネスアナリスト、横田秀霖です。
今日も人工知能AIについて、3分で考えていきたいと思います。
近畿大学はですね、マダイの事業の殲滅作業に、今までですね、ベテランの作業員がですね、ポンプにつきっきりで数量調節していたものをですね、
AIを導入することによって、事業を運ぶポンプの数量調節の自動化に成功したというふうに発表いたしました。
はい、素晴らしいですね、ということなんですが、このようなですね、ベテランの人がやっている作業の方が、むしろですね、AI化しやすいというのがあって、
つまり、失敗が多い新入社員とかであれば、それをAI化することができない。逆に言えば、新入社員の真似はできないわけですよね。
だから、ベテラン社員の方がいらなくなっちゃうわけなんですけど、このようなことがあって、これはベテランの社員の方が何をやっているかということを、今までであればプログラミングしなきゃいけなかったんですよ。
例えば、何センチのものだったらこうする、ああする、みたいな、数値化したものをプログラミング、もしくは思考化したもの、例えば、青かったらこうしなさい、赤かったらこうしなさい、みたいなことを実際にプログラムをすることによって、それで分別するということをですね、
AIにさせるっていうのが今までだったんだけど、そのディープラーニングっていう技術っていうのは全く違うことになってるんですよね。つまり、そのプログラミングするのを人間がするんではなくて、実際にAIがその画像認識とかっていうものを通して、実際に自分たちが学習していったものっていうので、自動的にこうなんじゃないのっていうことを作り上げていくわけですね。
で、その作り上げていたものが正しければ、精度が高ければ、そのように今後動いていくっていう仕組みになりますので、今までは、なんていうんですかね、具現化しにくかったものっていうのが、意外にこのディープラーニングによって、画像認識によってですね、クリアしていくっていうことが今回起きてるわけですね。
なので、今までのこのディープラーニングが出る前の人工知能っていうものと、今の人工知能っていうのはそこが大きく違うところなので、ロジックで計算しにくいものっていうのができるようになってきたっていうのが強みなんですよね。
このようなことっていうのは、ぜひぜひ今後でもたくさん進んでいけばいいのかなと思っています。
はい、今日は近畿大学のニュースをもとにAIについて考えてみました。ネットベースアナリスト、横田詩織でした。ありがとうございました。ではまた明日。
02:57

コメント

スクロール