RUTILEAは、深層学習を用いたばら積みピッキングソフトウェアを開発し、オープンソースとして公開した。FA用ソフトウェア「SDTest」と組み合わせることで、外観検査工程を省人化できる。 RUTILEAは2020年3月9日、AI（人工知能）、深層学習を用いたばら積みピッキングソフトウェアを開発し、オープンソースとして公開した。同社のFA用ソフトウェア「SDTest」と組み合わせると、自動で搬送から外観検査まで対応。外観検査工程を省人化できる。 同ソフトウェアは、従来、高精度な3次元カメラを使用しないとできなかったばら積みピッキングを、市販のカメラと距離センサーのみで自動でピッキングできる。 また、SDTestと組み合わせ、ハードウェア面で「DOBOT Magician」などの協働ロボットアームや照明などを組み合わせることにより、ばら積み状態からのピッキング、撮影、外観検査を自動化できる。

さまざまなデータを用いた機械学習でスマートな製品開発を目指す上で課題になるのが、「分類モデルの選定」と「過学習」への対応だ。本稿では、分類モデルと過学習について概説するとともに、基礎的な対処法について説明する。 エンジニアや科学者は、産業データに基づいた解析によるADAS（先進運転支援システム）や予知保全（predictive maintenance）アプリケーションなど、よりスマートな製品やサービスを構築しています。分析モデリング（analytics modeling）とは、データ準備、特徴量エンジニアリング（feature engineering）、機械学習のためのドメイン固有の技術を使用して、過去のデータからシステムの挙動を記述し、予測する技術のことです。これらと自動コード生成の組み合わせは、エッジからクラウドまでを対象として、アクションと意思決定を自動化しながらの再利用を可能にしま

NECは、同社グループ会社NECプラットフォームズにおける生産計画立案向けに、量子コンピュータの適用技術「シミュレーテッドアニーリングマシン」を活用したシステムを導入する。 NECは2020年3月17日、同社グループ会社における生産計画立案向けに、量子コンピュータの適用技術を導入すると発表した。同月からこの技術を活用したシステムを導入する。 導入されるのは、NECプラットフォームズでのSMT（Surface mount technology：電子部品の基板表面実装）装置を用いた生産における計画立案だ。量子コンピュータの適用技術「シミュレーテッドアニーリングマシン」を用いて、最も効率的で無駄のない製品製造プロセスを算出し、計画内容に反映させる。 シュミレーテッドアニーリングマシンは、ベクトル技術を活用。一般的に規模が大きくなりがちな最適化問題を的確に分割したり、分割した最適化問題に対して効率