2022 Fiscal Year Research-status Report
Development of support system for AI-based human perception
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21K12006
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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 – 2025-03-31
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| Keywords | 深層学習 |
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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引き起こしていると考えられる事故を未然に防ぐため、視覚支援をおこなうＡＩモデルの基礎開発研究を進めている。人の視覚の特性に近いＡＩモデルを開発し、ＡＩを人の視覚のシミュレーターとして活用するため、人のエラー現象である視覚の錯覚である錯視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、昨年度は動きの錯視についての知見を得、その研究結果を査読付き論文として発表した。本年度は色の錯視についての再現について詳細に研究を行った。
色の錯視としては、フェヒナーカラー（別名ベンハムの独楽）と色の残効現象を選定した。本年度の前半に、いずれの錯視も再現できるＡＩモデルを作成することに成功した。本年度はさらにフェヒナーカラーについての詳細を探索した。フェヒナーカラーは１５０年以上前に発見された錯視で、未だにその原因が判明していない現象である。白と黒だけで描かれた円盤を回転させただけで鮮やかな色の知覚が得られる。フェヒナーカラーを再現するＡＩモデル本現象は人工的な三次元コンピュータグラフィクス動画を学習源にしても出現することから、ＡＩモデルのフェヒナーカラーは学習する色によって大きく影響をすることが明らかとなった。古くから網膜のＲＧＢ三種の色覚細胞の応答性の違いによって説明がなされてきたが、大脳をモデル化したＡＩモデルによって再現されたことによって中枢原因説が有力になったと考える。
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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
２０２２年度は、主に色の錯視についての検討を行った。計画では、色の錯視を１０種類検討する予定たったが、早期に２種の色の錯視が再現されたことから、検討する錯視をフェヒナーカラーに絞り、深堀をする方向に研究を行った。
予定とは少し異なる方向性となったが、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 |
今後の研究の推進だが、当初の計画通りに進める予定である。動く錯視と色の錯視につきましては、ほぼ終了したので、次は形の錯視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。
錯視という主観を数値化するのは困難であるため、検出されたフローベクトルがノイズレベルを超えるか、方向が知覚と一致するかによって判定していく。動画及び錯視ごとに判定プログラムを用意することとなる。動画予測や錯視再現が目標を下回っていた場合、学習モデルの再調整をおこなう。この目的のためには新たに教師データを収集する必要がある。撮影場所や、天候などを変更して新たな学習、もしくは転移学習を行い、一つめの目標をクリアするかどうかの検証を行う。
また色の錯視については、深堀り方向の研究をさらに進める。ＡＩモデルが示した仮説を検証するために、人の心理実験を合わせて行う。
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| Causes of Carryover |
研究計画は比較的順調に進んでいると考えるが、予定していた計算機やソフトウェアの開発は研究所予算での購入を行ったため、次年度への差額が生じた。次年度においては、さらなる計算資源、及び、ソフトウエアの開発が必要である。これらの研究資源を充実させるために、次年度使用額を充てる予定としている。
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