株式会社エイゾスは、2024年11月15日(金)から17日(日)の3日間にわたり 慶応義塾大学湘南藤沢キャンパスにて開催される、スポーツ工学・ヒューマンダイナミクス部門講演会2024に出展いたします。（注：展示会は16日(土)と17日(日)の2日間のみ）
本講演会は、日本機械学会スポーツ工学・ヒューマンダイナミクス部門が主催され、バイオメカニズム学会、日本生体医工学会、日本感性工学会、計測自動制御学会、精密工学会、日本スキー学会、自動車技術会、情報処理学会、 日本トライボロジー学会、日本音響学会、日本スポーツ産業学会、日本体育・スポーツ・健康学会、日本ゴルフ学会、日本バイオメカニクス学会、日本人間工学会、日本臨床バイオメカニクス学会、国際スポーツ工学会、日本テニス学会が協賛される大規模なものです。展示会場である慶応義塾大学湘南藤沢キャンパスにて、皆様にお目にかかれることを楽しみにしております。
株式会社エイゾスが提供する「Multi-Sigma®」は業界問わず、あらゆるデータをAIで分析できる非常に汎用性の高いソフトウェアとなっております。
【AI統合プラットフォームMulti-Sigma®の特徴】
- ニューラルネットワークやベイズ最適化による予測
- 必要最小限のデータから解析が可能です。
- 難解なハイパーパラメータの設定をお客様が行う必要はありません。
- 自動調整技術（国際特許取得済）により高精度な予測が可能です。
- 感度分析を用いた要因分析
- AIはブラックボックスと言われますが、Multi-Sigma®なら各入力パラメータの寄与度を数値で把握し評価できます。
- 多目的遺伝的アルゴリズムによる最適化
- 複数の目的変数に対して、最大化、最小化、目標値を設定し、説明変数の最適化が可能です。
- 最適化において、説明変数に制約を与えて解析をすることも可能です。
- 複数のAIモデルを組み合わせて解析できる連鎖解析
- 例えば、製造業で複数プロセスに跨るような生産工程の解析をする場合、個々の工程でAIモデルを作っておけば、Multi-Sigma®のプラットフォーム上でそれらを連結し、一気通貫で解析することが可能です。
【対象分野】
- エンジニアリング、流体力学シミュレーション、創薬・材料開発、マテリアルインフォマティクス、プロセスインフォマティクス、異常診断 等あらゆる問題に適用。
- 業務の属人化からの脱却、実験および解析の労力の大幅な削減にお役立てください。
【実績例】
- 産総研の人工心臓のデザインの最適化の研究
- 産総研による人工心臓の開発において、トレードオフの関係にある目的変数を持つ実験条件を最適化、さらに数値実験の回数を99%以上削減することに成功
- NEDO「アルミニウム素材高度資源循環システム構築事業」
- NEDO アルミニウムのアップグレードリサイクルプロセスにおいて、18の実験データから6つの目的を同時に満たす製造条件の探索に成功
- 技術レベルに応じたテニスラケット設計最適化の研究
- 初級者・中級者・上級者のそれぞれに対し、適切なテニスラケットの弾性と重さが得られる最適設計を推定することに成功
- AIモデルの組合せによるアスリートの怪我予測の研究
- AI連鎖解析機能により、アスリートの主観的負荷と怪我の発生の予測および要因分析に成功