階層的意味構造に対応可能な自己教師学習による深層画像解析モデルの実現

• 研究課題/領域番号: 25K03144
• 研究種目: 基盤研究(B)
• 配分区分: 基金
• 応募区分: 一般
• 審査区分: 小区分61010:知覚情報処理関連
• 研究機関: 国立情報学研究所
• 研究代表者: 佐藤 真一 国立情報学研究所, コンテンツ科学研究系, 教授 (90249938)
• 研究期間 (年度): 2025-04-01 – 2028-03-31
• 研究課題ステータス: 交付 (2025年度)
• 配分額: 18,720千円 (直接経費: 14,400千円、間接経費: 4,320千円); 2027年度: 5,720千円 (直接経費: 4,400千円、間接経費: 1,320千円); 2026年度: 5,590千円 (直接経費: 4,300千円、間接経費: 1,290千円); 2025年度: 7,410千円 (直接経費: 5,700千円、間接経費: 1,710千円)
• キーワード: 深層画像意味解析 / 階層的意味構造 / 自己教師学習

研究開始時の研究の概要

本研究では、特に、階層的意味構造の取り扱いに関するCLIP の問題点、すなわち、詳細クラス分析における性能劣化と、類似クラス検索における性能劣化を重大な問題とみなす。階層的意味構造は、人間の知性の特性の重要な一側面と考えられ、この問題はAI と人間の知性とのギャップの主要な要因である可能性がある。本研究ではその解決を目的とする。