MobiisMobiisMobiisMobiis
  • A propos de nous
    • Veux du PDG
    • Historique
    • Vision et croissance
    • Directions
  • Domaine d’activité
    • Projet d’accélérateur
    • Fusion nucléaire
    • Projet d’apprentissage machine
  • technologie
  • Produit et référence
    • Projet d’accélérateur
    • Projet de fusion nucléaire
    • Projet d’apprentissage machine
  • Recrute
  • Annonces
    • Annonces
    • Dernières informations
  • Language
    • English
    • Japanese
    • French
    • Korean

Produit et référence

Product & Reference

  • Projet d’accélérateur
  • Fusion nucléaire
  • Projet d’apprentissage machine

Solution intelligente de contrôle

  • La solution intelligente de contrôle est un projet lié à l’apprentissage machine sur lequel Mobiis travaille en continu pour assurer une capacité de développement parallèlement au développement des systèmes de contrôle sur la base de EPICS, et il est un projet central futur de Mobiis. AI et apprentissage profond, ayant récemment reçu l’intérêt du marché en raison de AlphaGo, sont des concepts liés à l’apprentissage machine, et Mobiis a des capacités sécurisées dans le contrôle des systèmes à grande échelle et le stockage, la gestion, et l’extraction des informations des données de masse, dans le processus de développement du système de contrôle d’un grand équipement, comme les réacteurs de fusion nucléaire et les accélérateurs.
    Mobbis est en train de développer un moteur propriétaire d’apprentissage machine afin d’utiliser ces capacités dans le contrôle intelligent des systèmes de communication et des systèmes de production à grande échelle.

 

Renforcement du moteur d’apprentissage pour des réseaux cognitifs

Actuellement, Mobiis a terminé le développement d’un moteur d’apprentissage machine lié à un apprentissage renforcé, et et il est en discussion avec les sociétés coréennes des équipements de communication et les fournisseurs de solution de gestion des réseaux de communications mobiles pour des projets comme le diagnostique des pannes, la maintenance de QoS (qualité de service), et l’intellectualisation des systèmes de gestion des réseaux pour des réseaux de communication mobiles.
En raison du progrès des réseaux, les sociétés de réseaux de communication mobiles pressentent la limite des systèmes de gestion des réseaux du passé, et prévoient des services de 5G et une amélioration des systèmes de gestion des réseaux à temps pour les jeux olympiques d’hiver de Pyeongchang en 2018, donc notre moteur de renforcement, appliquant l’apprentissage machine aux réseaux de communication, sera capable d’être appliqué conformément aux tendances du développement des réseaux de long terme (virtualisation, intellectualisation).

Classification de la structure cristalline utilisant un apprentissage machine

La diffraction des rayons x se réfère au phénomène dans lequel quand un rayon x incident est irradié sur une matière, un fort rayon x est dirigé dans différents sens particuliers à partir du rayon x incident. L’intensité et le sens de la diffraction du rayon x sont différents selon le type et la structure des atomes formant la matière, donc en étudiant la diffraction du rayon x en utilisant ces caractéristiques peut apporter des connaissances sur la microstructure de la matière. Aujourd’hui, la diffraction des rayons x est largement utilisée dans la recherche sur la matière séparément de la science de base, ainsi que les domaines industriels comme le semiconducteur et les industries des métaux.
Notre développement de la classification automatique de la structure cristalline a comme objectif l’analyse automatique de la structure cristalline d’une matière arbitraire utilisant des schémas de diffraction des rayons x. En utilisant ICSD (Données de base de la structure cristalline inorganique), une grande base de données contenant des informations sur la structure cristalline d’environ 180 000 composés inorganiques, nous sommes dans le processus de développement d’un analyseur automatique de la structure cristalline en obtenant un schéma de diffraction des rayons x de chaque matière et en imputant ces informations à travers un apprentissage machine.

d

Moteur futur de la croissance – Solution intelligente de contrôle basée sur l’apprentissage machine

Mobiis prévoit de se focaliser sur le projet d’une solution intelligente de contrôle dans le futur afin de garantir la sécurité et la capacité dans le domaine de l’apprentissage machine, sur la base des projets de contrôle de la précision liés à EPICS.
Comme nous avons été capables de devenir la première société en Corée à fournir la science de base S/W pour ITER après 3 ans de R et D, nous serons les premiers d’avoir des résultats dans les solutions intelligentes de contrôle dans les 5 ans dans un nouveau modèle dans lesquelles personne n’a réussi.

Projets (en cours et proposés)

  • ㆍMission de ATC (Centre avancé de technologie) (Ministère du commerce, de l’industrie et de l’énergie)
  • ㆍLancement du projet MoI (Laboratoire de la future technologie de contrôle de Mobiis)
  • ㆍML pour classification des données de base cristallographiques (université de Sejong)
  • ㆍDéveloppement du moteur ML pour SDN (Société affilié à SKT)
  • ㆍApplication de ML pour la recherche de nouveaux matériaux pour batteries (université nationale de Sunchon)

Moteur futur de la croissance – Solution intelligente de contrôle basée sur l’apprentissage machine

Mobiis prévoit de se focaliser sur le projet d’une solution intelligente de contrôle dans le futur afin de garantir la sécurité et la capacité dans le domaine de l’apprentissage machine, sur la base des projets de contrôle de la précision liés à EPICS.
Comme nous avons été capables de devenir la première société en Corée à fournir la science de base S/W pour ITER après 3 ans de R et D, nous serons les premiers d’avoir des résultats dans les solutions intelligentes de contrôle dans les 5 ans dans un nouveau modèle dans lesquelles personne n’a réussi.

Projets (en cours et proposés)

  • ㆍMission de ATC (Centre avancé de technologie) (Ministère du commerce, de l’industrie et de l’énergie)
  • ㆍLancement du projet MoI (Laboratoire de la future technologie de contrôle de Mobiis)
  • ㆍML pour classification des données de base cristallographiques (université de Sejong)
  • ㆍDéveloppement du moteur ML pour SDN (Société affilié à SKT)
  • ㆍApplication de ML pour la recherche de nouveaux matériaux pour batteries (université nationale de Sunchon)

CopyRight ⓒ MOBIIS. All Rights Reserved.
  • A propos de nous
    • Veux du PDG
    • Historique
    • Vision et croissance
    • Directions
  • Domaine d’activité
    • Projet d’accélérateur
    • Fusion nucléaire
    • Projet d’apprentissage machine
  • technologie
  • Produit et référence
    • Projet d’accélérateur
    • Projet de fusion nucléaire
    • Projet d’apprentissage machine
  • Recrute
  • Annonces
    • Annonces
    • Dernières informations
  • Language
    • English
    • Japanese
    • French
    • Korean
  • English (Anglais)
  • Japanese(new) (japonais)
  • Français
  • 한국어 (Coréen)
Mobiis