独立成分分析（Independent Component Analysis）
独立成分分析（Independent Component Analysis）とは、混ざり合った信号（データ）を、それらの元の独立な信号（＝独立成分）に分離する手法です。信号処理や統計学、機械学習などで用いられる多変量解析手法の一つです。
代表例として、以下のものがあります。
・音声処理：複数の話し声を分離する（カクテルパーティ問題）
・脳波解析：脳波データからノイズを取り除く
・画像処理：重なった画像から元の画像を取り出す
・機械学習：データの中から特徴を抽出する
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。