2022 Fiscal Year Annual Research Report
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
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22J22532
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| Allocation Type | Single-year Grants |
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| Research Institution | Hokkaido University |
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Principal Investigator |
小川 直輝 北海道大学, 情報科学院, 特別研究員(DC1)
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| Project Period (FY) |
2022-04-22 – 2025-03-31
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| Keywords | 画像分類 / テキストデータ / 注目領域 / 機械学習 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
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．
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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
当該年度では，令和4年度に実施予定であった，複数の画像群からAIの学習に有効な画像を自動選択の実現のために関する研究を行った．画像とテキストからAIの注目領域を分類時に注目すべき領域に近づけながら，注目領域の確信度を出力可能としたことは，AIの注目領域への確信度を基にAIの学習に有効な画像を選択する機構の実現につながった．さらに，AIが専門分野の画像に対して汎用的な知識を獲得可能としたことは，AIを土木分野の実務に適用可能とする上で基盤となる研究成果であり，令和５，６年度でのAI構築に活用することでAIのタスク遂行能力が向上する．これらの研究成果は認められ，国内外の査読付き論文誌への受理や国内学会での発表が行われており，順調に研究が進展していると判断できることから，本区分を選択した.
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| Strategy for Future Research Activity |
今後の研究の推進方策として，令和５年度では，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の構築を行うため，令和４年度に導出した理論を拡張し，技術者の注目領域とAIの注目領域を近づけるための学習アルゴリズムの構築を目指す．これにより，技術者の判定およびAIの分類におけるそれぞれの注目領域の乖離を防ぐことが可能となり，AIの出力の正確性やAIの信頼性が向上する．また，得られた研究成果を査読つき論文誌や国際会議・国内学会へ投稿することを検討している．
令和６年度では，令和４，５年度に構築したAIにおける，AIの注目領域を分類の判断根拠に活用することに加えて，AIがテキスト形式での判断根拠を提示可能とし，さらに判断根拠への技術者のフィードバックを活用したAIの継続学習機構を実現する．3年間の研究成果をまとめて，持続的高度化が可能なAIを活用したヒューマンオリエンテッド深層学習技術を完成させる．
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