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Le 31 octobre, Shimadzu Corporation a investi dans RUTILEA Inc. (RUTILEA), qui développe l'IA Zero-Code, par le biais de son fonds de capital-risque d'entreprise (CVC), Shimadzu Future Innovation Fund LP (Shimadzu FIF). En tant que startup dynamique, RUTILEA Inc. a principalement concentré ses efforts de développement de produits sur l'industrie manufacturière, en s'appuyant sur des technologies de traitement basées sur l'image.

La pénurie de ressources humaines dans l'industrie manufacturière est un problème sociétal majeur et pour y remédier, des systèmes de surveillance sont introduits pour normaliser les processus de travail. Cependant, les systèmes traditionnels nécessitent souvent des connaissances et des compétences en programmation spécialisées. En réponse, RUTILEA a développé un logiciel d'IA sans code, qui élimine le besoin de programmation complexe en exploitant un modèle de base pré-entraîné qui a appris à partir de données volumineuses. Ce logiciel fournit diverses solutions pour l'industrie manufacturière, notamment la création et la gestion de documents, l'inspection visuelle et les systèmes de reconnaissance de tâches en temps réel. En particulier, il peut générer des images haute résolution à l'aide d'un modèle de diffusion ^*. De plus, l'expertise de RUTILEA en matière de collecte de données et sa technologie avancée de génération d'images, comme la distinction entre les données exactes et défectueuses, réduisent considérablement la période d'apprentissage des modèles d'IA.

Shimadzu a activement intégré diverses technologies d'IA et des logiciels d'IA dans des instruments d'analyse et de mesure et des systèmes médicaux. Shimadzu FIF a investi dans RUTILEA, qui possède le potentiel d'une technologie de traitement d'images avancée. Shimadzu soutiendra les activités de RUTILEA et contribuera à l'avancement d'une plateforme d'IA qui rationalise le développement de l'IA.

• * Un modèle de diffusion est un type de technologie d’IA générative qui apprend le processus de dégradation des images, du texte, de l’audio et d’autres données cibles et les reconstruit en conséquence.

À propos de RUTILEA

À propos de Shimadzu FIF