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AIの持続的高度化を可能とするヒューマンオリエンテッド深層学習技術の構築

构建以人为本的深度学习技术，使AI不断进步

基本信息

批准号：
22KJ0142
负责人：
小川直輝
金额：
$ 1.6万
依托单位：
Hokkaido University
依托单位国家：
日本
项目类别：
Grant-in-Aid for JSPS Fellows
财政年份：
2023
资助国家：
日本
起止时间：
2023-03-08 至 2025-03-31
项目状态：
未结题

来源：
https://kaken.nii.ac.jp/grant/KAKENHI-PROJECT-22KJ0142/
关键词：
画像分類テキストデータ注目領域機械学習

项目摘要

本研究では，土木分野等の専門分野における業務効率化のための画像分類技術の実現に向けて，AIを人命や生活基盤に関わる専門分野の業務に適用可能とするヒューマンオリエンテッド深層学習技術を構築する．令和４年度は，複数の画像群からAIの学習に適切な画像を選択可能とするため，画像と技術者が付与したテキストを入力とした画像分類時にAIが注目領域にどの程度自信があるかを示す値（確信度）を出力する手法の構築を行った．注目領域の確信度が低く出力された画像はAIが分類時に注目すべき領域を見つけられなかった画像となるため，学習に非有効な画像であると判断可能である．このように，確信度の大きさに注目することで，AIの学習に有効な画像を自動で選択することが可能となった．さらに，令和５年度において実施予定である，技術者の視線データを用いて技術者の注目領域を学習可能なAIの構築に向けて，土木分野において汎用的な知識を獲得可能なAIの構築を行った．大量の画像を用いた学習を行い，土木分野における素材や劣化に関する汎用的な知識を自動で獲得可能としたAIは土木分野における様々なタスクに適用可能である．汎用的な知識を獲得したAIを，令和５年度以降に構築するAIの基盤として活用することで，各年度でのAIのタスク遂行能力の向上が可能である．当該年度における研究成果として，論文誌への採択が２件，査読なし国内会議での発表が１件，受賞が１件という成果を挙げており，さらに，２０２３年度の論文誌への採択が１件確定している．

This study aims at the realization direction of image classification technology in the field of service efficiency, such as civil engineering, and the construction of deep learning technology in the field of service efficiency related to AI and life. In 2004, the number of portraits was increased by AI learning, the selection of appropriate portraits was possible, and the portrait engineers were able to apply force to AI in the field of attention. The confidence of the attention field is low. The output of the portrait is low. When the AI is classified, the attention field is low. When the portrait is classified, the judgment is low. The AI has the ability to automatically select images. In 2005, the company established a system for the development of AI technology, and the company established a system for the development of AI technology. A large number of portraits are used to learn from each other, and civil engineering is divided into two categories. Materials are degraded, and general knowledge is automatically obtained. General knowledge is acquired and AI is used in order to construct AI base in 5 years, and AI implementation ability in each year is possible. In 2023, there were 2 research achievements, 1 presentation at the national conference, 1 award, and 1 confirmed research achievement.