| Project Area | Analysis and synthesis of deep SHITSUKAN information in the real world |
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| Project/Area Number |
20H05952
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| Research Category |
Grant-in-Aid for Transformative Research Areas (A)
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| Allocation Type | Single-year Grants |
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| Review Section |
Transformative Research Areas, Section (IV)
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| Research Institution | Tohoku University |
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Principal Investigator |
岡谷 貴之 東北大学, 情報科学研究科, 教授 (00312637)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
菅沼 雅徳 東北大学, 情報科学研究科, 助教 (00815813)
劉 星 東北大学, 情報科学研究科, 特任助教 (60870095)
鈴木 潤 東北大学, データ駆動科学・AI教育研究センター, 教授 (80396150)
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| Project Period (FY) |
2020-11-19 – 2025-03-31
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| Project Status |
Granted (Fiscal Year 2021)
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| Budget Amount *help |
¥93,730,000 (Direct Cost: ¥72,100,000、Indirect Cost: ¥21,630,000)
Fiscal Year 2021: ¥17,290,000 (Direct Cost: ¥13,300,000、Indirect Cost: ¥3,990,000)
Fiscal Year 2020: ¥22,750,000 (Direct Cost: ¥17,500,000、Indirect Cost: ¥5,250,000)
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| Keywords | 深層学習 / 画像理解 / コンピュータビジョン / 自然言語処理 / 人工知能 / 質感 |
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| Outline of Research at the Start |
質感を始めとする多様な抽象概念の表現を、人と同じように認識可能なAIシステムの実現を目指す。質感は認知の内容を言語化・定量化しづらく、教師あり学習のためのラベル付けが困難であり，さらにその認知が文脈に依存するため、包括的画像理解の問題として捉える必要がある。これらの課題を解決するため、画像理解のタスクの実行性能を現在より一層向上させた上で、ネットワーク内部の表現の抽出を行う方法を確立し、上の目標達成を目指す。
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