作为“成长战略的推进”中的一环，为尽快推出新商品、扩大碳中和相关业务，富士电机致力于实现差异化的基础技术和前沿技术的研究开发。
01基于图像识别AI的识别领域修正技术的性能改善
近年来，AI图像识别技术迅速发展，该技术在外观检查等工业领域的应用不断增加。
但是，在基于图像识别AI（图像AI）的异常检测中，如果错误识别了异常位置，那么，在对其进行修正时，需要由具备高度AI知识的专家进行学习参数的调节等操作。
因此，富士电机开发了识别领域修正技术，使不具备AI知识的用户也可参与性能改善。
通过示教正确的领域，重新学习图像AI，使其与异常检测结果的误差变小，从而改善性能。这样，无需借助专家即可轻松地提高图像AI的质量
*修改BSData[?2Obe（知识共享许可协议（显示-继承4.0国际）]后制作。
02电压调节器的控制常数优化技术
为了在2050年实现碳中和，预计将扩大可再生能源的引进。
随着大量引进输出功率因天气而变的可再生能源，对配电系统电压的影响变大。
为了将电压维持在电气事业法规定的管理上限/下限范围内，需要更先进的监视控制技术。
富士电机开发了优化电压调节器控制常数的技术，该电压调节器可用来调节配电系统的电压。通过在最佳调节运算中应用元启发式算法之一的HPSO*，该技术可在短时间内从庞大的控制常数组合中求出最佳控制常数。通过将该技术应用于配电系统规划系统，有助于维持日趋复杂的配电系统的平稳运行。
*HPSO：Hybrid Particle Swarm Optimization
03OSS搭载固件的质量保证技术
Science & Technology
嵌入式设备的软件随着高功能化而不断扩大规模，为了缩短研发工时，开源软件（OSS）的使用越来越广泛。
另一方面，在使用OSS的软件验证中存在一些问题。
例如，测试例制作的省力化、针对频繁更新OSS的回归试验的效率化、已验证代码范围的明确化等。为此，构建了以OSS为对象，具有以下特点的试验环境。
1.可导入公开测试例（2000以上），缩短试验准备工时
2.通过测试例执行自动化，缩短OSS更新时的回归试验工时
3.可使执行过测试的已验证代码可视化，确认测试的包罗性
富士电机将继续致力于强化支持产品开发的前沿技术和基础技术，并致力于在能源和环境领域创造社会价值。
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