| Project/Area Number |
21K12006
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| Research Category |
Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
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| Allocation Type | Multi-year Fund |
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| Section | 一般 |
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| Review Section |
Basic Section 61020:Human interface and interaction-related
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| Research Institution | National Institute for Basic Biology |
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Principal Investigator |
渡辺 英治 基礎生物学研究所, 神経生理学研究室, 准教授 (30250252)
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| Project Period (FY) |
2021-04-01 – 2026-03-31
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| Project Status |
Granted (Fiscal Year 2024)
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| Budget Amount *help |
¥4,160,000 (Direct Cost: ¥3,200,000、Indirect Cost: ¥960,000)
Fiscal Year 2024: ¥1,040,000 (Direct Cost: ¥800,000、Indirect Cost: ¥240,000)
Fiscal Year 2023: ¥1,040,000 (Direct Cost: ¥800,000、Indirect Cost: ¥240,000)
Fiscal Year 2022: ¥780,000 (Direct Cost: ¥600,000、Indirect Cost: ¥180,000)
Fiscal Year 2021: ¥1,300,000 (Direct Cost: ¥1,000,000、Indirect Cost: ¥300,000)
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| Keywords | 深層学習 / 視覚 / 錯視 / 人工知能 / 事故 / 色覚 / 知覚 / 脳 / 交通事故 / 運転 / 予測符号化 / AI / 知覚支援 |
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| Outline of Research at the Start |
私たちはＡＩ技術を活用して人の視覚シミュレーターの開発を進めている。本ＡＩでは、 人の視覚上のエラーである動く錯視も再現される。人が知覚を苦手とする状況を評価するこ とができることから、人の知覚ミスによる事故を減らすツールへの活用が期待されている。 そこで本研究では技術を実利用できるように、動く錯視以外にも、形、色、位置、サイズな どの錯視を再現できるように教師データの充実、アルゴリズムの最適化を行う。さらには、 同ＡＩで音声データを学習させ、聴覚シミュレーターへの拡張も試みる。本研究では、ＡＩ 技術を人の知覚を支援するシステムの高度化に幅広く活用できるように発展させていく。
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| Outline of Annual Research Achievements |
本研究プロジェクトでは、視覚のエラー現象が要因となる事故を未然に防ぐため、視覚支援を可能とするＡＩモデルの基礎開発を進めている。人の視覚特性をモデル化したＡＩを人の視覚シミュレーターとして活用することを目標とし、エラー現象である視覚の錯覚現象を再現させるようにＡＩを学習させている。錯視としては、動きの錯視、色の錯視、形の錯視、位置の錯視を選定し、昨年度までに動きの錯視および色の錯視についての知見を得た。その一部の研究結果を査読付き論文として国際誌に2報発表した。本年度は色の錯視について、深耕研究を行い大きな進展をみた。
対象とした現象は、フェヒナーの主観色と呼ばれている錯視であり、発見から２００年経つが未だにその原因が謎のままである。フェヒナーの主観色は白黒のデザインでありながら、動きにともなって人に色を知覚させる。私たちが開発したＡＩモデルは、このフェヒナーの主観色を見事に再現した。本来であれば、ここでＡＩモデルの開発成功として研究は完了となるが、私たちはさらにこのＡＩモデルを利用して２００年来の謎に挑んだ。その結果、主観色の発生は学習のもとになっている動画の色特性に依存していることが判明した。しかも動画中の動いているオブジェクト（人や車）の色特性が重要な要因であることが明らかとなった。このことを証明するために、人工的な動画すなわち３Dアニメーション、２Dアニメーションの作成を行い、動くオブジェクトの色の制御実験を行った。これらの動画を学習させることにより、主観色の発生は動くオブジェクトに依存していることが証明された。本発見の論文投稿を現在準備している。
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
2: Research has progressed on the whole more than it was originally planned.
Reason
当初の計画では、動きの錯視は１０種を検討する予定としていたが、２０２２年度に３００種類にまで拡張させＡＩモデルの精度を確認した（論文として報告済み）。続く２０２３年度にはＡＩモデルが予測した動きの錯視のメカニズム（要素仮説）の実証心理実験を行い、仮説の証明をおこなった（論文として報告済み）。さらには同年度に色の錯視の検討を行い、ＡＩモデルが創り出した色の錯視について、実証心理実験を行った。本年度（２０２４年度）は、この色の錯視について深耕研究を進め、その発生メカニズムに迫った。
ＡＩモデルを開発することを目的とした研究からすると、予定とは少し異なる方向性となったが、動きの錯視や色の錯視を再現するＡＩモデルを得たことには違いなく、またその特性から人の視覚のメカニズムの一端を明らかにしたことは大いに意義があると考える。研究はおおむね順調に進展していると言えると思う。
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| Strategy for Future Research Activity |
本来であれば２０２４年度が本プロジェクトの最終年度にあたるが、フェヒナーの主観色に関する論文発表がまだできていない。それを最優先にさせたい。さらには、まだ手をつけていない形の錯視１０種、位置の錯視１０種を選定して、錯視が生じているかを判定していく。
形の錯視、位置の錯視についても予備実験の段階ではＡＩモデルは再現していることが分かっている。こちらは動きの錯視や色の錯視のような深耕研究へは発展させずにＡＩモデルの妥当性を示すデータとしたい。いずれにしても２０２５年度が本研究プロジェクトの最終年度にあたるため、学会報告と論文の報告を欠かずに進めていく。
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