Brain Builder for AITRIOSのご紹介 ― Vision AIをもっと手軽に
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エッジで強力なAIアプリケーションの開発を始めたい方に向けて、Brain Builder for AITRIOS をご紹介します！品質管理や在庫管理、リアルタイムでのスマートな監視が求められるあらゆる現場で、カスタムVision AIモデルの作成が誰にでも手軽に行えるようになります。Brain Builder for AITRIOSなら、AIモデルの構築・学習・デプロイを自分で行い、Raspberry Pi AIカメラのようなプラットフォーム上で直接実行することができます。
この記事では、Brain Builder for AITRIOSを使って、カスタムVision AIモデルを素早く学習・評価・デプロイする方法をご紹介します。初めてお使いになる方は、導入の準備が整っているかを確認するために、Getting Startedガイドもあわせてご覧ください。
- CodeMeterライセンス：
Brain Builder for AITRIOSの各機能を利用するには、有効なCodeMeterライセンスが必要です。
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Brain Builder for AITRIOSアプリケーション：
専用アプリケーションをダウンロードし、インストールしてください。 -
対応PC：
Brain Builder for AITRIOSを快適に動作させるためには、以下の最小動作環境を満たすPCが必要です（推奨スペックあり）：
- CPU： Intel i7（2GHz以上）
- GPU： 最低：NVIDIA GTX 10シリーズ（8GB以上のVRAM）
推奨：NVIDIA RTX 20/30/40シリーズ（10GB以上のVRAM）
- メモリ： 最低16GB、推奨32GB以上
- OS： Windows 10 / 11 または Ubuntu 20.04 / 22.04
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目的：
画像全体または特定の領域を、あらかじめ定義されたクラスに分類します。 -
出力例：
信頼度の高い順にラベルを出力します（例：「Apple：80％、Peach：40％」）。 - 主なユースケース：
- 商品画像をカテゴリごとに自動分類（例：りんご、みかん、バナナなど）
- X線画像を「正常」「異常」に分類 - 特徴：
画像全体を対象とするため、個別の物体の位置は特定しません。
特定の分類タスクにおいては、高速かつ高精度な処理が可能です。
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目的：
画像内の複数の物体を検出し、それぞれの**位置とクラス（ラベル）**を特定します。 -
出力例：
検出された物体ごとに、バウンディングボックス（位置座標）とラベル、信頼度スコアを返します。
例：「Car：90％（x, y）」のように、何がどこにあるかを明示します。 -
主なユースケース：
- 街中の映像から車両や歩行者を検出
- コンベア上のアイテムをカウント（例：「りんご3個、みかん2個」） -
特徴：
「何が、どこにあるか」を同時に認識できます。
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目的：
画像が「正常」か「異常」かを判定します。高度なモデルでは、異常が発生している領域を視覚的にハイライトすることも可能です。 -
出力例：
- シンプルなモデル： 「正常」または「異常」といった2値分類のラベル
- 高度なモデル： 異常領域を示すヒートマップやスコア付き可視化 -
主なユースケース：
- 製造部品の外観検査（傷・汚れ・変形などの検出）
- 医療用スキャンや品質管理画像における異常の検出 -
特徴：
逸脱や問題を検出することに特化しており、視覚的なフィードバックを伴うことが多い。
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品質管理：
生産ライン上で製品の欠陥を検出し、精度を保ちながらもラインのスピードを落とさずに品質を保証します。 -
環境モニタリング：
Brain Builder for AITRIOS を活用して、野生動物の行動観察や農作物の健康状態を遠隔地から監視できます。 -
在庫・物体トラッキング：
倉庫内のアイテムをリアルタイムで追跡し、在庫状況を常に正確に保つことが可能です。
