人工知能で「目を覚ます」紡績業の雪波天池AIチャレンジマッチで布の粗さを検査します。

國民の生計に最もかかわる紡績業の生産には、人工知能が大いにある。

6月30日、無錫2018雪浪大會で、江蘇省無錫経済開発區（太湖新城）と阿里雲は共同で2018年雪浪製造AIチャレンジ試合を開始すると発表しました。布の粗さと知能識別に焦點を合わせ、大きなデータと人工知能技術の布の粗點識別における応用探査を展開し、工業製造良品の向上を助けます。

布のあらさが痛い

紡績業界はずっと私達の國民経済の中で全局面を左右する地位を占有しています。2016年に中國の布地の生産量は700億メートルを超えています。

人工知能とコンピュータ視覚技術を紡績業界に応用できれば、紡績業界に対する価値はきっと巨大であるはずです。

布の粗點検査は紡績業界の生産と品質管理の重要な一環です。

人工検査の速度が遅く、労働強度が大きいため、主観的な要因の影響を受けて、一貫性に欠けています。この方法は紡績生産プロセスの自動化の程度を厳しく下げています。

調査によると、人工の検査速度は普通15-20メートル/分で、この速度の下で、単獨の検査員は0.8-1メートルの幅の測定しかできないので、布の検査と整理の一環は全體の生産過程のボトルネックになりました。

人工検査では、布検査の経験に頼りすぎるという欠點もあります。

今回の雪波大會メインフォーラムの舞臺で、江蘇陽光グループの陳麗芬會長も人工知能をこの分野に応用する必要性を分かち合いました。

彼女は太陽の光の中で、小さなことを探す仕事は普通2人で完成する必要があると言いました。

一つは探して、もう一人はマークをして、データを記録します。

欠點の検査は三つの関門があります。白地検査、中検、最終検査です。

中検後は一回補修します。

その中で、素地検査の欠點が一番多くて、ほぼ半分を濾過できます。

陳麗芬さんの試算によると、太陽の光の數萬キロの布地の生産量は大體100萬個近くの欠點があります。こんなに多くの品質検査を完成するには、今は太陽の光で7、80人の人力をほとんど使いました。

「機械で人を代用し、人工知能の畫像認識技術を利用して難點を探すなら、二人は少なくとも一人を省き、一人を殘してマークする。

つまり50%の人力を節約するということです。」

データは新しい生産資料です。

今回のAIチャレンジは阿里雲天池が航空、電力、工業に続いて、また業界の応用に根ざした人工知能競技です。

江蘇省無錫経済開発區（太湖新城）は阿里雲天池競技プラットフォームに頼って布の粗さと知能識別の最適アルゴリズムを募集します。江蘇陽光集団は數千件の精密表示布様データを提供しました。

阿里雲天池と一緒にAIチャレンジ試合を開催します。江蘇陽光集団がハイテクを予防治療分野に応用したもう一つの探索です。

江蘇省陽光集団はずっと中國紡織業の模範兵であり、優れた技術と業界トップの地位によって、抗日戦爭勝利70周年記念大閲兵解放軍三軍儀仗隊の新式禮賓服の設計、製作活動及び「神舟11號」宇宙飛行士秋冬常服生地生産活動に參加したことがあります。

江蘇陽光集団もデータの蓄積と応用を重視し、阿里雲チームと協力して、ET工業の大脳に基づく「紡織大脳」データ処理システムを構築し、これに基づいて一連の革新を完成しました。

「資源の観點から言えば、データは太陽光（集団）にとって新しい生産資料であり、その最終価値は他の生産資料の価値を最大化することである」

阿里巴集団技術委員會の主席、雪浪小鎮名譽鎮の王堅博士は江蘇省日光集団を訪問してこのように述べています。

図：雪波小鎮名譽鎮長、阿里巴集団技術委員會の王堅博士が江蘇省日光を訪問

今回の大會のデータ提供者として、豊富で完璧な布地見本を提供します。布地、サンプリング環境、欠點の判定基準、及び工蕓専門家の専門指導を含み、ソフトハードウェア環境の多方面から大會のサポートを提供します。

20萬人の科學者が集まって、阿里雲さんは「紡績脳」を助けてくれます。

今回の布の粗點検査大會のデータは紡績業の中の無地布の各種類の重要な瑕疵をカバーしています。

データは全部で2つの部分を含みます。元の畫像と瑕疵の表示データです。

これらのデータは20萬人以上の天池に集まって、世界のトップ科學者によって、新しい生産力が幻化されます。

今回の大會を積載した阿里雲「天池」は世界最大規模の智能プラットフォームで、世界から20萬人以上のAIアルゴリズム科學者が集まった。

阿里雲さんは參加チームのために機械學習PAIプラットフォームを提供します。複合チームは使用を申請できます。

決勝戦に入選したチームのプログラムには、深さ學習を主要なアルゴリズムとして含まなければなりません。

この大會は即日オープンしました。第1回戦と第2回戦はオンライン試合です。參加チームはデータをダウンロードして當地でアルゴリズムの設計と調整を行います。第2回戦はマシン學習PAIプラットフォームの計算資源を提供します。參加者はオンラインでデータ分析と処理を行います。

大會は全社會に開放されています。個人、高等學院、科學研究機関、企業、創客チームなどのメンバーは參加できます。チームの上限は5人です。