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ノーコードエッジAI開発プラットフォーム「Tinyboom」に時系列データのラベリング機能追加

最終更新日:2024/02/27

ノーコードエッジAI開発プラットフォーム「Tinyboom」を運営するAItoAirは、機能拡張アップデートを公開しました。

このAIニュースのポイント

  • ノーコードエッジAI開発プラットフォーム「Tinyboom」アップデート
  • 画像のみならず、音や振動、温度など様々な時系列データの解析も可能に
  • 安価なコンピューティングデバイスでも運用可能に

ノーコードエッジAI開発プラットフォーム「Tinyboom」を運営するAItoAir株式会社は、2022年11月1日に機能拡張アップデートを公開しました。

AItoAirは、Tinyboomをα版を公開してから、エッジAIの社会への普及をより後押しすべく、音や振動など各種時系列データの解析もできるようにしました。アップデートにより、更に多くの現場のニーズに応えることが期待されます。

従来は画像データのみのエッジAIモデルで対応していました。しかし今回のアップデートにより、扱えるデータの種類が大幅に増加します。画像データのAIモデルが、人間の目に該当するとすれば、時系列データ解析は音や振動などの解析を可能にし、人間の耳と触覚に該当する判断をAIで自動化可能になります。

Tinyboomの特徴であるマイクロコンピューターで運用可能なAIモデルを提供することから、これらのAIモデルとシステムはラズベリーパイのような安価なコンピューティングデバイスでも運用可能なものとなります。

アップデートのポイントは、以下の通りです。

プロジェクト作成時に対象データの属性により、従来の画像解析プロジェクトと区分することができます。音以外のセンサーで取得するデータは、センサーのサンプルレートも入力します。

wav、mp3拡張子のオーディオファイル、ヘッダー付きcsvファイルとして保存されるあらゆるセンサーからのデータをインポートすることができます。音解析のプロジェクトの場合、PCと接続しているマイクで録音し、データを収集することもできます。

音やセンサーデータの分類、もしくは異常検知をするために、各ファイルにラベリングすることができます。csvデータはグラフ可視化、音の場合、再生機能があり、データの詳細を確認しながら、ラベリングができます。

データセットからの学習に必要なパラメータを設定した上、シグナル分類、異常検知のモデルを構築できます。特徴量抽出やWindowサイズなど調整することができ、いくつかのパラメータを試しながら、自分のデータセットに最も精度の良いモデルを見つけ出すことができます。

Ubuntuマシーンで実行可能なファイルとしてAIモデルをダウンロードすることができます。具体的な使用方法はTinyboom専用ドキュメントで確認することができます。

出典:PRTIMES

AIsmiley編集部

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