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エヌビディア合同会社

事例

エヌビディア合同会社

判定精度99.75%の外観検査システム、その開発を加速させた高性能AIサーバとは

AIの開発期間は用いるコンピュータの性能によって大きく左右され、高精細な画像が必要な場合、通常のコンピュータではディープラーニングの学習に膨大な時間がかかる。非鉄金属メーカーのフジクラでは、その課題をどう解決したのか。

コンテンツ情報
公開日 2021/05/24 フォーマット PDF 種類

事例

ページ数・視聴時間 4ページ ファイルサイズ 3.46MB
要約
 1885年に創業した非鉄金属メーカーのフジクラ。同社は2015年にディープラーニングの研究を開始し、2017年にはAIの事業化を目的とした組織を設立した。最初に目指したのが、ファイバレーザの主要部品であるレーザダイオード用ウエハ外観検査システムのAI化だ。それまでは1つ1つ目視で検査していたが、技術者への負担が大きく、判定精度は95%程度が限界だったという。

 ウエハ上の微細な傷や欠陥を検出するには、高精細な画像を使った学習が必要となる。しかし、GPUを1基しか搭載していない通常のコンピュータでは演算性能が足りず、ディープラーニングの学習に多大な時間がかかるという課題があった。そこで同社はGPUを8基搭載したAIサーバを導入して学習をスピードアップ。翌年にはもう1台導入し、開発を大幅に加速させた。

 2018年には外観検査システムが完成。実際の製造ラインでの運用を開始したところ、熟練技術者を上回る99.75%という極めて高い判定精度を実現。その後も上位モデルのAIサーバを導入するなど、AI開発をさらに加速させている。同社はどのようにAIサーバを活用し、開発を進めたのか。本資料ではその取り組みに迫る。