AI開発・アルゴリズム技術
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Flight PILOT AI技術開発力
確実なAI開発を実現する総合技術力
AI技術開発の核心領域
AI技術階層の理解
アルゴリズム→AI→機械学習→深層学習の技術階層関係
核心技術・アルゴリズム開発力
機械学習
scikit-learn、TensorFlow、PyTorch
教師あり・なし学習、強化学習
深層学習
CNN、RNN、Transformer
画像認識、自然言語処理
エッジAI
TensorRT、ONNX、OpenVINO
リアルタイム推論最適化
制御理論
PID、MPC、LQR制御
無香料カルマンフィルタ(UKF)
エッジAI・リアルタイム処理最適化
NVIDIA Jetsonパートナーシップ
最適化実績
システムアーキテクチャ設計
ROS分散制御システム
ロボット・センサー・制御系統合アーキテクチャ
Mission Planner
ミッション計画・管理
Path Planner
経路計画・最適化
GNC
誘導・航法・制御
Sensor Fusion
センサー統合処理
開発実績・導入事例
港湾施設点検AI
コンピュータビジョンによる構造物の自動診断システム。クラック検出、腐食評価、安全性判定を高精度で実現。
技術要素: OpenCV、YOLO、深層学習、エッジAI
太陽光清掃AI
発電効率最適化のための自律清掃システム。汚れ検出、清掃経路計画、作業効率向上を実現。
技術要素: 画像認識、経路最適化、IoT連携
運行管理UTM
無人航空機の安全運航管理システム。飛行計画、衝突回避、リアルタイム監視を統合管理。
技術要素: ROS、通信制御、データベース管理
実績数値
6年
AI開発実績
15億円追加
目標追加売上(SBIR)
7件
特許取得済み
100%
自社開発率
カスタムアルゴリズム開発能力
制御理論×機械学習融合
従来の制御理論と最新の機械学習技術を融合した独自アルゴリズムの開発により、高度な自律制御システムを実現しています。
無香料カルマンフィルタ(UKF)
非線形システムの高精度状態推定
モデル予測制御(MPC)
制約条件下での最適制御
強化学習制御
環境適応型学習制御システム
開発環境
Python を中核とした統合開発環境により、プロトタイプから本格運用まで一貫した開発体制を構築しています。
なぜFlight PILOTなのか
学術的根拠
IEEE論文、学術研究に基づく科学的アプローチ
実装経験
6年間の継続的なAI システム開発実績
最新技術
エッジAI、リアルタイム処理の最適化技術
知的財産
特許取得済み技術による競争優位性
参考文献・技術根拠
学術論文
- IEEE Robotics & Automation
- Journal of Machine Learning Research
- Computer Vision and Pattern Recognition
技術文書
- NVIDIA TensorRT開発ガイド
- PyTorch公式ドキュメント
- OpenCV リファレンスマニュアル
専門書籍
- Sutton & Barto: 強化学習
- Goodfellow: 深層学習
- Pattern Recognition and Machine Learning