欧姆龙与Apprhythm利用非集中式学习技术「DcX」提升开发效率

常見問題

Q: DcX（非集中学习技术）とはどのような技术ですか？

A: DcXは、各现场で学习されたAIモデルのみを持ち寄り、その出力结果を教师として用いる蒸留技术を利用した非集中型の学习手法です。データを外部に共有せず、各现场のデータを秘匿したまま、异なる环境の特徴を単一のAIモデルに统合できます。

Q: 今回の検证でどのような课题が解决されましたか？

A: これまでデータ共有に伴う利用権利や情报漏泄への悬念からデータを持ち寄ることが困难でしたが、DcXの活用により、现场固有のデータを共有することなく马体検出AIモデルの精度向上と开発负荷の低减を両立しました。

Q: 「aiba」とはどのようなサービスですか？

A: アプリズムが提供する、马の行动や状态をAIで见守り、管理业务を支持するAIプロダクトです。环境変化により検出精度が低下する课题がありましたが、DcXの适用により安定した検出が可能になりました。

Q: オムロンの今后の展开方针を教えてください。

A: 中期ロードマップ「SF 2nd Stage」のAgentic AI领域に向け、追加学习に伴う开発・运用负荷を低减する技术としてDcXを展开し、全社的なAI技术基盘の强化と事业竞争力の向上を目指します。

Q: 本検证での各社の役割分担はどうなっていますか？

A: アプリズムはAIモデル开発と环境提供、オムロンはプロジェクトマネジメント、オムロン サイニックエックスはDcXおよびAI技术の研究开発とアドバイザリーを担当しました。