人工生成データ及び少量実データの継続事前学習による限定資源下でのAI基盤モデル構築

• Project/Area Number: 24KK0188
• Research Category: Fund for the Promotion of Joint International Research (International Collaborative Research)
• Allocation Type: Multi-year Fund
• Review Section: Medium-sized Section 61:Human informatics and related fields
• Research Institution: National Institute of Advanced Industrial Science and Technology
• Principal Investigator: 片岡 裕雄 国立研究開発法人産業技術総合研究所, 情報・人間工学領域, 上級主任研究員 (70784883)
• Co-Investigator(Kenkyū-buntansha): 横田 理央 東京科学大学, 学術国際情報センター, 教授 (20760573) ; 柳 凜太郎 国立研究開発法人産業技術総合研究所, 情報・人間工学領域, 研究員 (51004444)
• Project Period (FY): 2024-09-09 – 2028-03-31
• Project Status: Granted (Fiscal Year 2024)
• Budget Amount: ¥20,800,000 (Direct Cost: ¥16,000,000、Indirect Cost: ¥4,800,000); Fiscal Year 2027: ¥6,240,000 (Direct Cost: ¥4,800,000、Indirect Cost: ¥1,440,000); Fiscal Year 2026: ¥6,760,000 (Direct Cost: ¥5,200,000、Indirect Cost: ¥1,560,000); Fiscal Year 2025: ¥7,280,000 (Direct Cost: ¥5,600,000、Indirect Cost: ¥1,680,000); Fiscal Year 2024: ¥520,000 (Direct Cost: ¥400,000、Indirect Cost: ¥120,000)
• Keywords: AI基盤モデル / 人工生成データ / 少量実データ / 継続事前学習

Outline of Research at the Start

AI分野において大規模な基盤モデル開発は大成功を収めているが、データ巨大化の過程で権利・倫理問題やデータ作成コスト、計算機使用による消費電力の環境負荷など問題も指摘されている。我々はこのような状況を緩和するため「限られたリソースからのAI基盤モデル構築」に注力する。我々はすでに、人工生成データにより基礎的な視覚機能を獲得させることに成功しており、海外共同研究者の保有する、少量実データ学習を組み合わせることで限られた資源下でも高性能な基盤モデル構築を目指す。