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ケーススタディ

近畿大学 マダイ稚魚の選別をAIで効率化

Azure ML Studioでベテランの作業代替 画像認識し吸い上げる稚魚の数を一定に

【2019/02/20】

 近畿大学はマダイ稚魚の選別作業の効率を高めるため、AIを活用する。機械学習サービスのAzure Machine Learning Studioを使い、作業効率に影響するポンプ水量の調節を自動化した。開発過程では生き物相手の作業現場にAIを持ち込むための課題をいくつも乗り越えた。2018年12月にシステムを本稼働し、次なる段階として不良個体の稚魚の選別自動化に取り組む。

井原 敏宏

2019年3月号

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