AWS Amplify | Amazon Web Services ブログ

Week in Review – AWS Verified Access、Java 17、Amplify Flutter、カンファレンスなど – 2023 年 5 月 1 日

カンファレンスシーズンが始まりました。4月24日週の New York Swifty カンファレンスで、iOS […]

Amplify カスタムリソースを用いた AWS Step Functions と AWS Amplify の連携

AWS Amplify では、amplify add custom コマンドと AWS Cloud Development Kit (AWS CDK) または AWS CloudFormation を使用して、Amplify で作成したバックエンドにカスタム AWS リソースを追加することが可能です。これによって開発者は Amplify のビルトインユースケースを超える AWS リソースをプロジェクトに簡単に追加・管理することができます。
本記事では、Amplify カスタムリソースを使用して AWS Step Functions ワークフローを Amplify プロジェクトに追加します。

Amazon Location Service と Amazon SageMaker でゴミ収集の最適化

本記事では、Amazon Location Service と最適化アルゴリズムを使って、ゴミ収集の最適化問題で最も効率的なルートを見つける方法を紹介します。ゴミ収集は、ゴミをゴミ置き場地点から処理地点に移送することです。この移送は、ゴミ収集車を使用して行われます。

Amazon RekognitionとAmazon SageMakerを組み合わせた効率的なAI開発

トロリ線や電柱、信号機や踏切といった線路内の設備から変電所に至るまでさまざまな鉄道電気設備のメンテナンスを行っています。これまで、メンテナンスで撮影された設備の写真はクラウドに一括して保存するだけになっており、活用できていないことが課題になっていました。より効率的なメンテナンス業務の実現を目指し、まずはこの大量に蓄積された写真を、AI で設備を分類し、加えて時系列順にアルバムのように整理できないかと考えました。この AI の開発を JR 東日本情報システムのテクノロジー応用研究センターの方々と取り組んでまいりました。