工程条件の異常検知 のAI/MI実装ガイド

説明可能MI向き品質予測/異常検知自然言語処理ファインチューニング予測

Toward Mechanistic Interpretability of an AI Foundation Model Fine-Tuned for Atmospheric Chemistry

Weather forecasting foundation models (FMs) are increasingly fine-tuned to predict air quality, offering fast

用途: 予測
難易度: Hard
コスト: High

製造業 86

説明可能MI向きセンサ/時系列深層学習Transformer3D

AI-Driven Surrogate Models for Predicting Electrode-Scale Discharge Behavior in Lithium-Ion Batteries

Physics-based simulations are essential for understanding the electrode-scale discharge behavior of lithium-io

用途: 技術検証・論文読解補助
難易度: Hard
コスト: High

製造業 77

表形式向きCPUで試しやすいセンサ/時系列品質予測/異常検知深層学習CNN回帰予測時系列

Time Series Network Utilization KPI Forecasting Using Advanced AI/ML Models

この研究では、ネットワークの利用率KPIを予測するために、従来の機械学習モデルの外側に新しいモデルを組み合わせた方法を提案しました。

用途: ネットワーク利用率KPIの予測
難易度: Hard
コスト: Low

製造業 69

MI向きセンサ/時系列深層学習Transformer分類画像時系列

Multi-modal transformer for signal classification in nanopore blockade experiments

この研究では、ナノポア測定器から得られる複雑な信号を分析するために、多モーダル変換ニューラルネットワーク (Multi-modal Transformer) を提案し、信号分類の精度を向上させた。

用途: ナノポア測定器における信号の分類
難易度: Hard
コスト: Low

arxivPaper only2026-07-20

製造業 67

Compositional Semantic Communication for Physical AI: Category Theory Meets Game Theory

Physical artificial intelligence (AI) systems involve distributed sensing agents with embedded AI models that

MI向きセンサ/時系列強化学習マルチエージェント異常検知

用途: 異常検知
難易度: Hard
コスト: Medium

製造業 66

MI向きセンサ/時系列強化学習方策勾配 (PPO / A3C)テキスト時系列

Post-Training in Time Series Foundation Models: A Unifying Framework

この研究では、学習前の時系列ベースの学習模型を、トレーニング後の適応を使用して、目的のタスクに適応させる方法を提案しました。

用途: 時系列ベースの学習模型のトレーニング後の適応
難易度: Hard
コスト: High

huggingfaceGitHubありHugging Faceあり2026-07-05

製造業 64

Benchmarking Sensor Robustness in Plasma Diagnostic Models: A Systematic Evaluation on TokaMark

Plasma diagnostic models for tokamak fusion devices are almost universally evaluated on clean, complete sensor

表形式向きCPUで試しやすいセンサ/時系列深層学習Transformer検出

用途: 検出
難易度: Easy
コスト: Medium

arxivPaper only2026-06-30

製造業 62

EVOTS: Evolutionary Transformer Search for Time Series Forecasting

Evolutionary neural architecture design for multivariate time-series forecasting remains underexplored, with m

MI向きセンサ/時系列深層学習Transformer予測時系列

用途: 予測
難易度: Hard
コスト: High

センサ/時系列品質予測/異常検知自然言語処理ファインチューニング検出画像

製造業 60

arxivGitHubあり2026-07-20

Polar Coordinate-based Differential Evolution for Moving Target Search Using Vision Sensor on Unmanned Aerial Vehicles

In search and rescue operations, there is a period known as the "golden time" during which the probability of

用途: 検出
難易度: Easy
コスト: Medium

製造業 53

少数データ向きCPUで試しやすい条件最適化自然言語処理大規模言語モデル生成

An LLM-Driven Workflow for Automated Process Control Strategy Generation and Tuning from Dynamic Process Models

このプロセスでは、大規模言語モデルを使用して、ダイナミックプロセスモデルに基づいて自動化された制御戦略を生成します。

用途: オートメーションされた制御戦略の生成
難易度: Hard
コスト: High

製造業 49

センサ/時系列品質予測/異常検知深層学習Transformer生成予測テキスト

Transformer-based Diffusion models for Hydrological Time Series Probabilistic Imputation and Forecasting

The modeling of hydrometeorological time series with limited observations is a key challenge in the monitoring

用途: 生成
難易度: Hard
コスト: High

製造業 49

説明可能センサ/時系列深層学習グラフニューラルネットテキスト時系列

Demographically-Informed Heat-Mortality Risk Curves via Risk Graph Neural Networks

この研究では、リスクグラフニューリアルネットワーク(RGNN)を使用して、人口統計学的特性と地域の情報と組み合わせた熱死亡リスクを推定する新しい方法を提案し、DLNMの効果的な方法に代わる可能性があります。

用途: 熱死亡リスクの推定
難易度: Hard
コスト: Low

製造業 49

センサ/時系列品質予測/異常検知深層学習CNN分類画像

Machine Learning for Charge State Characterization of Isolated Double Quantum Dots

ダブル量子ドットのCharge Stateを分析するためのMachine Learning方法を提案した研究で、この方法により、量子ドットのCharge Stateが効率的に分析できる。

用途: ダブル量子ドットのCharge Stateを分析する
難易度: Hard
コスト: High

製造業 49

センサ/時系列品質予測/異常検知深層学習軽量化・量子化時系列

From Scalars to Time Series: Rethinking Implicit Neural Representations for Time-Varying Volumetric Data

Implicit neural representations (INRs) for time-varying volumetric data are typically trained using dense samp

用途: 技術検証・論文読解補助
難易度: Hard
コスト: High

製造業 49

Efficient and Interpretable Body-Based Emotion Recognition with Lightweight Temporal Convolutional Networks

Body-based emotion recognition is important for real-time affective systems, but graph-based skeleton models c

説明可能センサ/時系列深層学習CNN分類時系列

用途: 分類
難易度: Hard
コスト: Low

製造業 49

センサ/時系列品質予測/異常検知コンピュータビジョンマルチモーダル画像

AXIS: A Growable Community-Driven Data Engine for Scalable Robot Manipulation

Learning effective robot manipulation policies requires diverse, high-quality demonstrations, yet existing dat

用途: 技術検証・論文読解補助
難易度: Hard
コスト: High