明確に定義されたタスクに対応するマルチモーダルLLMベースのエージェントで、迅速な開発と低コストを実現。
PINN(Physics Informed Neural Netwok )などの物理モデルを独自の方法でAIに取り入れることにより、降水量などの自然現象や地下水汚染といった物理的な事象の予測も可能に。 (例:農業および林業管理のための地下水位モデリング)
強化学習(RL)やモンテカルロツリーサーチ(MCTS)などの高度なAI技術を使用して、配送スケジュール生成やルート最適化、リソース割り当てなどといった複雑な運用課題を解決します。
ウェブサイトテンプレートに関して私たちが抱えていた最大の懸念の1つは、パフォーマンスでした。
AIを活用した降水量モデリングによる、水資源保全の高度化
ふるさと納税にAIを活用ー地域創生を促進
自動正誤判定で、教育の質向上を実現
一貫したブランドイメージでの広告展開を実現:AIによる広告クリエイティブ生成システムの開発
AIが果たす持続可能な林業における役割
貴社に必要な機能を明確化
実現方法を具体化
PoC、MVPと小規模な開発から実施
システムの維持・運用
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Google DeepMindの元シニアリサーチエンジニアによって設立されたRecursiveは、各分野で世界レベルの人材を集め、成果へと繋げています。