Ridge-iでは、最先端の技術を結集してよりカッティングエッジな技術やソリューションを研究開発するRidge-instituteを組織しています。画像処理、信号処理、機械学習や確率統計といった基礎技術を駆使し、データサイエンスやDX、点群処理・ロボティクス・映像解析や建築情報など各応用分野での新規技術を創出し、デプロイして参ります。
ここで生じた研究開発成果は、当社の環境モニタリングAIや社会活動モニタリングAIのコンサルティング開発やソリューションに横断的に活用されており、先端技術を通じたより良い社会の実現に貢献しております。またこうした研究開発業務の委託も受け付けておりますので、お気軽にご相談ください。
計算機の視覚を解析する分野で、画像内の物体や行動を認識・検出したり、その空間的な構造を理解する
画像に限らず一般的なセンサーから得られた信号を解析する分野で、時系列かつ複数のセンサーから事象を検知・予測する
数理科学をバックグラウンドとして、学習用のデータから所望の入出力を再現するモデルを用意し、新たなデータに対しても推論を行う
確率統計を駆使して、構造化されたデータに含まれる情報を抽出し、整理や予測を行う
対象の活動をすべてデジタル化し、得られたデータに基づいた意思決定を自律的に/人間と協調して進める
主に実世界から計測された3次元空間上の点の集合を対象として、全体の識別や分割、位置合わせ等の解析を行う
ロボットアーム、スカラロボットを駆使し、人の作業の一部または全部を自動で代替する
衛星や航空機から撮影された写真に画像処理や機械学習を適用して、地表の様子を理解する
建築学と情報学の融合を加速するもので、情報学を活用しながら建築の設計・生産、施工やその後の都市空間での運用を革新する
現在の課題から研究としての問題定義、実際の研究開発とその成果の提供までを行う
| 著者 | Masanari Kimura |
|---|---|
| タイトル | Why Mixup Improves the Model Performance |
| 学会 | 30th International Conference on Artificial Neural Networks, ICANN |
| 年度 | 2021 |
| 著者 | Masanari Kimura and Ryohei Izawa |
|---|---|
| タイトル | Density-Fixing: Simple yet Effective Regularization Method based on the Class Priors |
| 学会 | International Joint Conference on Neural Network |
| 年度 | 2021 |
| 著者 | Masanari Kimura and Masayuki Tanaka |
|---|---|
| タイトル | New perspective of interpretability of deep neural networks |
| 学会 | 3rd International Conference on Information and Computer Technologies |
| 年度 | 2020 |
