サービス

研究用解析サーバ構築・保守

最近の研究では、理工学のみならず医学・生物学・心理学などの分野でもデータ解析のためのオープンソースソフトウェアが日進月歩で開発・公開されています。

こういった最新の解析環境は、これからの研究に必須である一方、研究者一人ひとりがソフトウェアの導入やアップデート対応に時間を費やすことで研究業務を非効率化させてしまいます。

（株）日本学術サポートは、研究用解析サーバ構築と保守を請け負うことで、研究機関のスタッフ誰もが最新の解析ソフトウェアを用いて、自身の研究活動に集中できる環境を提供しています。

 

  • Linuxサーバ立ち上げ（Ubuntuなど）
  • 研究室のメンバーごとのローカル解析環境
  • R解析環境構築（Rstudio Server）
  • Python解析環境構築（Anaconda）
  • NGS関連ソフトウェア導入（Bioconductor等）
  • Deep Learning解析環境構築（Jupyter notebook等）

業務リモート化・自動化支援

これまで対面で行う必要があった作業・業務のリモート化に向けたシステム構築・業務支援を行います。

 

昨今の私達を取り巻く環境は目まぐるしく変化し、人材及び業務の多様化や突発的な災害対応の観点からより一層の業務のリモート化が求められております。この状況は産業界だけに留まらず研究・教育機関にも広がっております。

 

（株）日本学術サポートはお客様のご要望に応じ、業務のオンライン化を支援する環境を提供いたします。

  • サーバーレスなオンライン実験環境のご提供
    （例：NBS PresentationやPsychoPyを使って行ってきた心理学実験、行動実験のオンライン化）

なお、オンライン化に伴い、実験データ処理のパイプライン構築支援、定型業務の自動化支援も承ります。

 


ディープ・ラーニングによる解析・業務支援

研究機関・企業が抱える課題をディープ・ラーニングを用いた解析でサポートします。弊社では画像解析を中心に、多くの大学・研究機関・医療機関様の課題を解決した実績がございます。

近年注目されているディープ・ラーニングについて、どのような課題に展開できるのかお悩みの方、うまく解析できていないデータを保有している方、お気軽にお問い合わせください。

  • Deep Learningによる画像のカテゴリー分け
  • 2D/3D画像、動画中の物体検出
  • 機械学習によるデータ分析

また、弊社は大阪大学の超高性能スーパーコンピュータ「OCTOPUS」を利用し、独自3D画像解析技術を開発中です。

例：超音波画像における腕神経叢のDeep Learningによる検出結果（左）と実際の正解位置（右）。Deep Learningによって、人間では判断が難しい、もしくはデータ数が膨大な画像分類、物体検出も可能となります。


ディープ・ラーニング可視化技術Grad-CAM

Grad-CAMはディープ・ラーニングによる画像分類の推論結果の根拠を可視化する技術です。これにより、ブラックボックスと言われていたディープ・ラーニングの解析結果の解釈の可能性が高まります。

 

ディープ・ラーニングは人の能力を超えたとも言われています。弊社は、学術研究発展のため、Grad-CAMによりディープ・ラーニングの結果を人間が解釈可能な形にすることで、ディープ・ラーニング技術力を最大限に活かし、人類がまだ知らない新知見獲得をバックアップします。

例：ディープ・ラーニングによる胸部レントゲン写真の男女判定の推論結果の根拠可視化


クラウド・リサーチ・アシスタント

弊社では研究者に関わる皆様の研究活動の定型業務によるリソース不足を解決します。

 

（株）日本学術サポートは、これまでに多くの大学・研究機関・医療機関様の研究活動の効率化と、成果の創造をサポートしてまいりました。

 

研究業務でお困りのことがございましたら、お問い合わせください。