CYBERNET

畳み込み層 (Convolutional Layer)

畳み込み層 (Convolutional Layer)とは、深層学習のネットワーク構造のうち、入力データの特徴を自動で抽出する層です。
フィルター(Kernel)を利用して局所的なパターンを見つけ出します。

画像データを例にとると、入力データに対してフィルタのウィンドウを左上から一定の間隔でスライドさせながら演算を行い、入力データの左上からフィルタを順次重ねてフィルタの要素と入力データの対応する要素を乗算しそれの和を求めて(積和演算という)、出力結果の対応する場所(左上から順)に格納します。
NCSのように3D形状を対象にする場合も2D画像と同じ考え方でボクセル状に区切られた空間をフィルターで捜査し、形状の特徴量を抽出します。


サイバネットのAIソフトウェア・ソリューション

サロゲートモデル構築のための深層学習ソフトウェア Neural Concept Studio

Neural Concept Studio (NCS) は、設計プロセスを劇的に加速する深層学習ベースのソフトウェアです。既存の形状パターンやシミュレーションデータからサロゲート(代理)モデルを構築することで、設計変更に対する解析結果が最短数ミリ秒で出力されます。

AI画像認識カスタムソリューション

製造業特化の欠陥検出AIソリューションです。お客様の工場ごとに最適化されたフルオーダーメイドAIだからこそ、他社の汎用AIでは検出できない微細な欠陥も検出可能に。金属・樹脂・塗装・半導体など、あらゆる検査ニーズに対応します。

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3次元の形状生成AI​による「シミュレーションの高速化」や「形状の最適化」に関するご質問・ご相談などございましたら是非お問い合わせください

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