AIにとって“想定外”でも正しく認識 交通監視など応用に期待 富士通とMIT
富士通は12月9日、米マサチューセッツ工科大学（MIT）と共同で、角度や明るさなどの撮影条件が学習データと大きく異なる“想定外のデータ”でも高精度に認識できる画像認識AI技術を開発したと発表した。人間の認知特性に着想を得て、AIを「色を分析するAI」「形を分析するAI」などに分割した結果、高い認識精度を実現したとしている。
技術の概要
例えばイルカの画像を認識させる際、学習データに含まれない角度から撮影されたイルカや色味の違う個体といった、学習時の想定から大きく外れるデータを入力しても、イルカだと正確に認識できるという。画像認識の精度を測るベンチマーク「CLEVR-CoGenT」での評価結果は世界一を記録した。
研究成果は国際会議でも発表
これまでのAIは、角度や色など、学習したデータと撮影した画像の条件が大きく異なると認識精度が大幅に下がる問題があった。あらゆるデータに対応するには、できるだけ多様なデータが必要だが、条件の違うデータを網羅的に集めるのは難しく、精度向上には限界があった。
今回開発した技術を活用すれば、天気や設置場所の影響で撮影条件が変わりやすい道路を監視する交通監視AIや、さまざまな病気を正しく認識できる画像診断AIなどの実現が期待できるとしている。
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