| 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 | AI / 画像処理 / ニューラルネットワーク / Deep learning / 機械学習 / 人工知能 / 生成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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| 研究成果の概要 |
本プロジェクトは画像処理を目的とする視覚系AIの設計を支援することを目標として実施された。アプリケーションとして「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」、「超解像技術」および「AI画像生成」の実装を行った。これらの研究成果は論文３件、国際会議３件、および国内会議21件において発表した。特に「３次元計測」については “日刊建設工業新聞”に取り上げられ（2023/1/11記事）、また、「AI画像生成」に関してはVisual Computing 2023にてサイバーエージェント賞を受賞（2023年9月）するなど、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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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
現在の社会がAIに期待する能力の中でも、視覚系の能力とされる「監視」「画像認識」「画像生成」に関しては、国際競争も激しく、特に注目されている。本プロジェクトはこれらに関する新しいネットワーク構造を次々と提案および公開してきた。特に「３次元計測」についてはAIによって粒状物の体積を推定できることを示し、複数の新聞で取り上げられた。また、「AI画像生成」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、画像電子学会において受賞した。これらの技術は産業界やエンターテイメント業界においても非常に有益な技術であり、快適で安全な社会の実現に貢献するものである。
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