OsakanuX
OS
おさかなをAIで判定するオリジナルな分類器を作成しています。メンバー全員がCNNの論文を読破しながら、深層チャットと顔を突き合わせ試行錯誤を重ねています。現在はPoC（概念実証）を終え安定運用の見通しが立ち、ファンアプリによる判定APIの提供について分かれ、並行して検討・開発中。最終的に、優れた方を「OsakanuX」として採用し、市場活用を目指しています。
プロジェクト概要
自動給餌器などで使用する高速なOSを開発しようとしています。
主な特徴
- 高精度な魚類識別AI（95%以上の精度）
- リアルタイム画像解析
- 豊富な魚種データベース（500種以上）
- クラウドベースAPI提供
- モバイルアプリ統合対応
- 継続学習によるモデル改善
技術スタック
- 深層学習: TensorFlow, PyTorch
- 画像処理: OpenCV, PIL
- モデルアーキテクチャ: ResNet, EfficientNet
- クラウド: AWS, Google Cloud Platform
- API: FastAPI, Flask
- データベース: PostgreSQL, MongoDB
開発プロセス
- CNN論文の徹底的な研究・実装
- 大規模な魚類画像データセットの構築
- 複数のモデルアーキテクチャでの比較検証
- PoC完了、安定運用フェーズに移行
- 並行開発による最適化競争
応用領域
- 水族館での教育支援システム
- 漁業・水産業での魚種判定
- 海洋生物研究の支援ツール
- 釣り愛好家向けアプリ
- 生態系調査・環境モニタリング
