汎化 (Generalization)
汎化（Generalization）とは、機械学習モデルが、学習時に使用したデータ（訓練データ）だけでなく、まだ見たことのない未知のデータに対しても、適切に高い精度で予測や判断を行う能力のことを指します。
単に訓練データを「記憶」するのではなく、データの本質的な「理解」に基づいた判断を可能にするための、極めて重要な概念です。高い汎化能力を持つAIモデルの開発は、AI技術を実社会で活用する上で中心的な課題となります。
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。