弊社社員のRashedul Islamが取り組む共同研究の成果がIEEE Access Journalに掲載されました

弊社社員のRashedul Islamが共同で取り組んだ研究について、『IEEE Access Journal』に
掲載されました。

IEEE Access Journalは、IEEE（電気電子技術者協会）が発行する権威ある学際的オープン
アクセスジャーナルです。主に工学および情報技術分野における幅広い研究成果を迅速に
発表する媒体として機能しています。主に工学および情報技術分野における多様な独創的
研究成果を掲載しています。

研究タイトルは“A Novel Approach to Elevator Safety: Semi-Supervised Data Labeling for Function Classification and Uneven Rope Tension Detection Using FBG Sensors”
（和訳：エレベーターの安全性に対する新しいアプローチ：FBGセンサーを用いた機能分類とロープ張力の不均一検出のための半教師ありデータラベリング」）です。

エレベーター機能における自動認識と吊りロープの張力監視は、安全な運用と予知保全戦略の実現に不可欠ですが、現在の監視システムは間接的な測定に依存しており、予知保全に必要な詳細性やリアルタイム性が不足しています。さらに、従来の信号処理手法では、各種センサーから生成される大量のノイズを含むラベルなしデータから有用な情報を抽出するのが困難な現状があります。

この課題に対して、Rashedul Islamと共同研究メンバーは、6つのFBG（ファイバーブラッググレーティング）センサーを使用した新しいデータラベリング手法を用いて研究をおこなっており、今回その研究成果が取り上げられました。

過去にもRashedul Islamは、AI（人工知能）とスマートマニュファクチャリング、Industry 4.0、さらに大規模言語モデル（LLM）の産業応用について、航空、ヘルスケア、半導体など多様な分野における実践的なケーススタディを通じて、AI技術がもたらす変革や課題、今後の展望について解説した書籍を執筆するなど、産業分野におけるAI活用の最前線に貢献しています。

調和技研には、Rashedul Islamをはじめとする多くの優秀なエンジニアが在籍しています。
AIに関するご相談は、ぜひ調和技研にお任せください。

▍論文タイトル
　A Novel Approach to Elevator Safety: Semi-Supervised Data Labeling for Function 　Classification and Uneven Rope Tension Detection Using FBG Sensors

詳しくはIEEEホームページをご覧ください（外部サイトへ遷移します）

▍Rashedul Islamのプロフィール

2023年5月、株式会社調和技研に入社。現在は海外AI開発グループマネージャーとして、
AIプロジェクトの統括責任者を務め、ASJチームおよびバングラデシュ事業を管理。

韓国・ウルサン大学にてコンピュータ工学の博士号を取得後、信号処理、機械学習、
産業用故障診断の研究に従事。アジア太平洋大学准教授、会津大学ポスドク研究員
として、コンピュータビジョン、ヘルスインフォマティクス、ヒューマン・ロボット
・インタラクション（HRI）分野でAI研究に携わってきた。
専門分野は、AI、コンピュータビジョン、異常検知、OCR、1次元データ処理、大規模
言語モデル（LLM）、およびAIプロジェクト分析。

▍お問い合わせ先
 　株式会社調和技研　ビジネス開発部 
　 Mail：marketing@chowagiken.co.jp