人工生成データ及び少量実データの継続事前学習による限定資源下でのAI基盤モデル構築

• 研究課題/領域番号: 24KK0188
• 研究種目: 国際共同研究加速基金(海外連携研究)
• 配分区分: 基金
• 審査区分: 中区分61:人間情報学およびその関連分野
• 研究機関: 国立研究開発法人産業技術総合研究所
• 研究代表者: 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, 上級主任研究員 (70784883)
• 研究分担者: 横田 理央 東京科学大学, 学術国際情報センター, 教授 (20760573) ; 柳 凜太郎 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 (51004444)
• 研究期間 (年度): 2024-09-09 – 2028-03-31
• 研究課題ステータス: 交付 (2024年度)
• 配分額: 20,800千円 (直接経費: 16,000千円、間接経費: 4,800千円); 2027年度: 6,240千円 (直接経費: 4,800千円、間接経費: 1,440千円); 2026年度: 6,760千円 (直接経費: 5,200千円、間接経費: 1,560千円); 2025年度: 7,280千円 (直接経費: 5,600千円、間接経費: 1,680千円); 2024年度: 520千円 (直接経費: 400千円、間接経費: 120千円)
• キーワード: AI基盤モデル / 人工生成データ / 少量実データ / 継続事前学習

研究開始時の研究の概要

AI分野において大規模な基盤モデル開発は大成功を収めているが、データ巨大化の過程で権利・倫理問題やデータ作成コスト、計算機使用による消費電力の環境負荷など問題も指摘されている。我々はこのような状況を緩和するため「限られたリソースからのAI基盤モデル構築」に注力する。我々はすでに、人工生成データにより基礎的な視覚機能を獲得させることに成功しており、海外共同研究者の保有する、少量実データ学習を組み合わせることで限られた資源下でも高性能な基盤モデル構築を目指す。