◀ 戻る 2018-9-15 進む ▶ ⇒#413@学会;

🗣️ 人工知能を利用した実験結果の画像認識と学習教材データベースに関する研究

中野伊織, 今井直人, 白谷貴明，伊藤智博，立花和宏，仁科辰夫, 平成30年度　化学系学協会東北大会 , 秋田大学手形キャンパス, 2018-9-15
/amenity/~host/yz/c1/index.asp

【学会】人工知能を利用した実験結果の画像認識と学習教材データベースに関する研究⇒#413@学会;
人工知能を利用した実験結果の画像認識と学習教材データベースに関する研究
中野伊織, 今井直人, 白谷貴明，伊藤智博，立花和宏，仁科辰夫,講演要旨集 (2018).

溶媒のＸＲＤ・ＡＩ ¹⁾

https://edu.yz.y…

人工知能を利用した実験結果の画像認識と学習教材データベースに関する研究

(山大工1・山大院理工2・山形大学術3)　 ○中野伊織1, 今井直人1, 白谷貴明2，伊藤智博3，立花和宏3，仁科辰夫3

【緒言】2020年度から新小学校学習指導要領において，プログラミング教育が導入される．その中にはビッグデータと人工知能の活用も取り上げられる．本研究では，人工知能を利用した画像認識の機械学習を，研究室から得られた実験結果を画像化し識別機能の有効性を確認することと，学習教材のビッグデータを収集しデータベース（DB）の構築を試みることの2通りで行う．

【実験方法】図1に人工知能を利用した天気判別システムの概略を示す．インターネット上に存在する画像DBを人が目視で晴れか曇りか判別させSQLサーバーへ送った．教師データを利用し機械学習をさせ，得られた学習データを学習データ保存ストレージに保存した．また，コンデンサーのインピーダンスの測定結果を正規化しボーデ線図として画像にして機械学習させた後，未知のデータを判別させた．

【結果・考察】天気の判別の教師データを1週間で約30回送った．また，研究室のコンデンサーのインピーダンスの測定結果を1日で72000回学習させると未知データを判別できる確率が52％，10日間で864000回学習させると53％に上昇した．AIを利用してコンデンサーの製造ラインの品質管理を自動化しコストダウンが可能である．

【参考文献】

http://www.mext.…，(参照2018-3-30)

https://edu.yz.y…

(1) 溶媒のＸＲＤ・ＡＩ
 中野　伊織, 山形大学物質化学工学科, 卒業論文 (2019).

表 1 . 学会発表



口頭発表（講演）
表面技術協会秋2023 riku kenya
構成 ^1 ) 題目カテゴリーの設定、オーラルか？ポスターか？講演申し込み著者の確認：単著か共著か？共著の場合は、役割分担を明記。ギフトオーサーシップやゴーストオーサーシップは研究不正です。、指示抄録参加申し込み 🔷 旅程の作成、宿泊、交通手配、パスポート、クレカ講演草案（スライド草稿、台本草稿）要旨提出講演要旨なので、講演スライドの草案をもとに作ります。
ポスター発表（ショートプレゼンあり、なし）

論文や講演は、著作物であり、知的財産です。

電気化学会発表の著作権規定

電池討論会

🗣️ 人工知能を利用した実験結果の画像認識と学習教材データベースに関する研究

◇ 参考文献