株式会社MinD in a Device(マインド イン ア デバイス)
生成モデルと当社独自のデジタルツイン技術を実装した次世代AI「MinDエンジン」(特許出願済)を用いて、従来AIでは対応ができない課題を解消します。(具体ケースは後述)
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サービス紹介文

具体ケースとして、①実利用時に莫大な学習データが必要になってしまうケース(学習データが十分に準備できない又はAIの市場投入を超短期化したい等)や、②限られた状況でしかAIが機能しない(例:"理想的な環境"ではなく"様々な実環境"となるとAI認識精度が低下してしまう)ケースなどが一例となります。

どうやっているのか

1. 「生成モデル」とは
 Mumfordや川人らによって提案された「生成モデル」は、低次の入力情報から高次の推定結果を得る「ボトムアップ処理」と呼ばれる仕組みに加え、その逆の、高次から低次を生成する仕組みである「トップダウン処理」を備えています。トップダウン処理は、言わば外界の対象を仮想現実としてシミュレートするものであり、それにより対象への理解や知識がモデルに織り込まれることで、推定の精度が向上すると言われています。ただし、この意味での生成モデルは研究段階にあり、実用化にはほとんど至っていません。

2. 「生成モデル」を実装した次世代AI
 当社の次世代AIはこの「生成モデル」に対して、独自の技術によりトップダウン処理の仕組みを高いレベルで実装しています。一例として医療画像診断をあげるなら、疾患の生体機構や、MRI・CTなどの測定方式ごとの病変を捉える物理的な機構が織り込まれることになります。これらは現状、熟練した医師が医療診断画像の読み解きにおいて頭の中で補っていることですが、当社のAIでは、人の認知能力を超える精緻さで盛り込むことにより、医師の診断補助等に大きく貢献します。

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担当者様、こんにちは。 プロフィールを拝見させていだだき、○○の部分にとても興味を持ちました。 もう少し詳しくお話していただくことは可能でしょうか? よろしくお願いします。
担当者様、こんにちは。 私も○○のようなサービスを運営しているのですが ぜひ、一度お会いして情報交換などできないかと思いメッセージさせていただきました。 よろしくお願いします。