Pipeline Pilotの製品情報（特徴・導入事例）

計算流体力学（CFD）

流体や気体の挙動をモデル化し、おのおのの相互作用、及び接触する表面のモデリングを行うことで、非圧縮性／圧縮性の流体、層流／乱流の識別、混相流における問題解決などを図れる

有限要素解析（FEA）

1つの大きな問題を有限要素と呼ばれる少数の小さな問題に分解し、物理的な力によって製品や構造物がどのような影響を受けるかといった複雑なエンジニアリングの問題を管理可能な領域に分解する

製造プロセスシミュレーション

実際の生産システムをコンピュータ上でモデリングし、パフォーマンスをシミュレートすることで、生産ラインの問題やシステム内の欠陥の特定などに役立てられる

メカニカルイベントシミュレーション（MES）

プロダクトが落下した場合の床との相互作用など、実際のオブジェクトが特定のイベントにどのように反応するかをシミュレートする

予測モデル作成

ラベルを指定したデータを学習させ、予測モデルを作成する

正解ラベルの指定と、画像カテゴリー分類

画像と正解ラベルを指定して学習させ、予測モデルを生成して画像をカテゴリー分けする

良品学習

良品画像のみを学習させ、良品と不良品を分類し、良品との相違箇所を検知して不良品を検出する

分割検知

画像を小さい領域に分割し、領域ごとにカテゴリー分けする

教師データの自動生成

教師データの元画像を反転、回転させたり色を変更したりして教師データを自動生成する

精度計算

学習後の予測モデルを使って検知する際に、検知結果の精度を計算する。計算結果は確度のしきい値として利用できる

APIの提供

外部システムから機械学習機能を利用できるAPIを提供する

複数のプログラミング言語対応

統計解析向けのR言語、汎用プログラミング言語のPythonなどを使って機械学習用のプログラミング環境を提供する

ライブラリ（フレームワーク）

機械学習に関するさまざまな機能をあらかじめ組み込んだライブラリ（フレームワーク）を提供する