| 研究課題/領域番号 |
21K11807
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| 研究種目 |
基盤研究(C)
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| 配分区分 | 基金 |
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| 応募区分 | 一般 |
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| 審査区分 |
小区分60040:計算機システム関連
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| 研究機関 | 神戸大学 |
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研究代表者 |
黒木 修隆 神戸大学, 工学研究科, 准教授 (90273763)
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| 研究分担者 |
沼 昌宏 神戸大学, 工学研究科, 教授 (60188787)
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| 研究期間 (年度) |
2021-04-01 – 2024-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2023年度)
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| 配分額 *注記 |
3,900千円 (直接経費: 3,000千円、間接経費: 900千円)
2023年度: 910千円 (直接経費: 700千円、間接経費: 210千円)
2022年度: 1,300千円 (直接経費: 1,000千円、間接経費: 300千円)
2021年度: 1,690千円 (直接経費: 1,300千円、間接経費: 390千円)
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| キーワード | 人工知能 / 画像処理 / ニューラルネットワーク / 機械学習 / Deep learning / 生成AI / AI / PyTorch / CAD / ニューラル・ネットワーク / GPU |
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| 研究開始時の研究の概要 |
人工知能（AI）型のアプリケーション開発を支援するため、ニューラル・ネットワークの構造設計・自動生成を行うシステムを構築する。
近年は画像認識や音声認識の分野においてAI型の信号処理が大きな成果を挙げており、世界で研究・開発競争が激化している。各社が利用するAIプラットフォームもChainer、Caffe、TensorFlowなど様々である。研究者はアプリケーションの最終的な実装形態を見据えながらソフトウェアやハードウェアの選択を迫られるのが現状である。
そこで、本プロジェクトはモデルベースでニューラル・ネットワークの構造を設計し、マルチプラットフォームに向けて構造記述を自動生成するツールを開発する。
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| 研究実績の概要 |
近年は様々な分野においてAI型の信号処理が大きな成果を挙げており、世界で研究・開発競争が激化している。そのような中で、本プロジェクトは特に視覚情報系のAIモデル（監視カメラや画像処理を目的とするAI）の設計を支援することを目標として実施された。
１年目（2021年度）はAIを用いた様々なアプリケーションを収集・整理した。視覚（カメラ）を用いたアプリケーションの代表例として、「画像認識」、「３次元計測」、「異常検知」、「スポーツ解析」、「フェイク画像（改ざん）検知」および「超解像技術」の実装および動作確認を行った。これらの研究成果は論文２件、国際会議１件、および国内会議７件において発表した。
２年目（2022年度）は、上記の様々なアプリケーションを設計するためのGUIの作成に着手した。視覚（カメラ）を用いたアプリケーションの代表例として、「３次元計測」、「スポーツ解析」の実装および動作確認を行った。これらの研究成果は論文１件、および国内会議５件において発表した。特に「３次元計測」については、実装した体積推定システムが“日刊建設工業新聞”、および“建設通信新聞”に取り上げられ、高い評価を得た。（2023/1/11「大林道路と神戸大が共同開発、AIで数量算出、業務時間を9割削減。）
３年目（2023年度）は、提案システムの応用例として「AI画像生成」、「音楽解析」のアプリケーション開発を行った。これらの研究成果は論文１件、国際会議２件、および国内会議９件において発表した。特にVisual Computing 2023にて発表した「内観シミュレーター」に関しては、抽象的なキーワードからバーチャルなインテリアをAIで生成できることを示し、サイバーエージェント賞を受賞するなど注目を集めた（2023年9月）。
以上のように、本プロジェクトはAI分野の学会および産業界に大きく貢献することができた。
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