深層学習

ヒトを含む様々な動物の脳機能をモデル化した、多層構造のニューラルネットワークを用い、 画像の自動認識や機器の制御、囲碁の対局などといった様々な問題を解決する技術が広く活用されようとしています。

カーロン・テクノロジでは、深層学習手法の提案からフレームワークの選定、ソフトウェアの開発まで、深層学習の開発を幅広くお手伝いいたします。

深層強化学習を用いた自動制御システム開発

2015年、強化学習手法に深層学習手法を組み合わせることで、DQN (Deep Q-Network) という技術が発表され、 その性能が大きな話題となりました。 ( https://deepmind.com/dqn )

カーロン・テクノロジでは、深層学習に関する知見を活かし、このDQNを機械制御に応用する研究開発のご支援をさせていただきました。

実時間システム

半導体製造装置など、微細な動作を求められる機器では、設定された時間通りに制御を行う必要があります。 特に厳密なものでは、マイクロ秒単位の制御が求められることもあり、その制御ソフトウェアの開発には高いスキルが求められます。 また、実時間システムはクリティカルは場面で使用されることが多いため、その品質への要求も高くなることが一般的です。

カーロン・テクノロジでは、これまでの幅広い開発経験から、実時間システムにおけるソフトウェア開発に貢献させていただきます。

産業イーサネット制御ソフトウェア開発

FA (Factory Automation) 分野では、リアルタイム性を確保するためのネットワークトポロジ、プロトコルを持った産業用イーサネットが急速に成長しています。 代表的なものでは、次の規格があります。

• EtherNet/IP
• PROFINET
• EtherCAT

カーロン・テクノロジでは、実時間開発の知見を活用して、産業用イーサネットのファームウェア開発を支援させていただきました。

高性能計算

近年、コンピュータ1台あたりの性能は限界を迎えており、高い計算性能が求められる場面においては、並列動作のために複数台のコンピュータを結合したコンピュータ・クラスタや、 特定用途において高い計算能力を持つプロセッサを活用するヘテロジニアス・コンピューティングが一般的になっています。

カーロン・テクノロジでは、新規開発から、既存ソフトウェアの高性能化まで、高性能計算における皆さまの課題解決をサポートさせていただきます。

半導体製造装置PCクラスタ向け並列ソフトウェア開発

精密産業分野では、高い精度のデータが要求される関係で、解像度が極めて高い、大きなサイズの2次元画像を処理する必要があります。 そこで、多数のPCから構成されたクラスタ上で大規模データを処理するためにMPIライブラリを導入し、大幅な高速を実現しました。