少量データでの自律的学習を実現するAIモデルの設計と評価

• 研究課題/領域番号: 25K07881
• 研究種目: 基盤研究(C)
• 配分区分: 基金
• 応募区分: 一般
• 審査区分: 小区分22010:土木材料、施工および建設マネジメント関連
• 研究機関: 山口大学
• 研究代表者: 藤田 悠介 山口大学, 大学院創成科学研究科, 准教授 (40509527)
• 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: 4,550千円 (直接経費: 3,500千円、間接経費: 1,050千円); 2027年度: 520千円 (直接経費: 400千円、間接経費: 120千円); 2026年度: 1,040千円 (直接経費: 800千円、間接経費: 240千円); 2025年度: 2,990千円 (直接経費: 2,300千円、間接経費: 690千円)
• キーワード: 深層学習 / 能動学習 / 半教師あり学習 / 軽量化

研究開始時の研究の概要

本研究は、コンクリート構造物や舗装路面のひび割れ抽出に代表される社会インフラの外観検査の問題を対象として、少量の学習データおよびアノテーションで高精度なAIモデルを構築する手法の開発を目的とする。AIモデルが自律的に学習に有用なデータを選別し、正確なラベルを生成することで、データ準備の負担軽減と学習効率の向上を図る。あわせて、学習および推論にかかる計算コストを削減する方式を確立し、実装面での省資源化と実用性の高いAIシステムの構築を目指す。