技術と原理
現在のAI解析の多くは、人間が見ているのと同じ「可視光」の画像データに依存しています。しかし、可視光は電磁波スペクトル全体のわずか0.0035%に過ぎません。
夜間や雨天時の状況把握（物体認識）、霧の中の障害物、インフラ欠陥の検知、工場施設のガス漏れ――。
「見えないこと」によるリスクが、世界で年間120万人の交通事故死や、甚大な産業事故を引き起こしています。
Trinearは、3つの要素を高度に統合した「広帯域マルチイメージング」でこの課題を解決します。
独自のビームスプリッターとレンズ設計（特許取得済み）により、以下の3つの光を同一光軸・同一画角で同時に捉えます。
従来のセンサーフュージョン（異なる位置にあるカメラ映像の合成）とは異なり、ハードウェアレベルで光を融合するため、視差やズレが発生しません。
ピクセル単位で完全に整合したデータを出力するため、複雑な画像補正や合成処理が不要です。
これにより、大容量のマルチスペクトル映像であっても、遅延（レイテンシー）を極限まで抑えたリアルタイム出力を実現。一刻を争う自動運転の判断や、現場の状況把握において、タイムラグのない「真実」を伝えます。
人間の眼を超えた「多次元データ」は、AIにとって最強の学習素材となります。
形状（可視光）、質感（近赤外線）、温度（遠赤外線）を組み合わせることで、AIは対象物をより深く理解できます。
Trinearのデータを使用することで、LiDARやミリ波レーダーと併用する際の計算負荷を劇的に低減し、認識精度を飛躍的に向上させることが可能です。