自然の形成原理に則した深層学習の真相究明

• Project/Area Number: 19H01134
• Research Category: Grant-in-Aid for Scientific Research (A)
• Allocation Type: Single-year Grants
• Section: 一般
• 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, 研究員 (70784883)
• Co-Investigator(Kenkyū-buntansha): 中村 明生 東京電機大学, 未来科学部, 教授 (00334152) ; 井上 中順 東京工業大学, 情報理工学院, 助教 (10733397) ; 前田 英作 東京電機大学, システムデザイン工学部, 教授 (90396143)
• Project Period (FY): 2019-04-01 – 2022-03-31
• Project Status: Granted (Fiscal Year 2020)
• Budget Amount: ¥37,310,000 (Direct Cost: ¥28,700,000、Indirect Cost: ¥8,610,000); Fiscal Year 2020: ¥10,140,000 (Direct Cost: ¥7,800,000、Indirect Cost: ¥2,340,000); Fiscal Year 2019: ¥17,030,000 (Direct Cost: ¥13,100,000、Indirect Cost: ¥3,930,000)
• Keywords: 画像認識 / 大規模画像データベース / 深層学習 / フラクタル幾何 / 画像データベース / 画像カテゴリ / 機械学習

Outline of Research at the Start

2010年代になり画像認識の精度が飛躍的に向上したことで「自然画像とは何だろうか？」そして「その画像カテゴリとは？」という問いがより重要になっている。本研究課題では自然の形成原理に即し能動的に生成した画像パターンとその画像カテゴリを教師ラベルとした機械学習方法を網羅的に探索することで両者の問いに迫る。さらに、従来の画像認識で問題とされていた人手による膨大な画像ダウンロードや画像カテゴリ付与が不要であるだけでなく、個人情報保護法や著作権法などに依らず大規模画像データベースを構築可能である。