パナソニック、画像認識AIの「知ったかぶり」を防ぐ技術を開発

今回は「パナソニック、画像認識AIの「知ったかぶり」を防ぐ技術を開発」についてご紹介します。

関連ワード (ビッグデータ等) についても参考にしながら、ぜひ本記事について議論していってくださいね。

本記事は、ZDNet Japan様で掲載されている内容を参考にしておりますので、より詳しく内容を知りたい方は、ページ下の元記事リンクより参照ください。


 パナソニック ホールディングス(パナソニックHD)とPanasonic R&D Company of Americaは7月28日、AIモデルが学習しておらず「本質的に認識ができない」物体を「未知物体」として認識し、画像認識AIモデルの信頼性を高める技術「FlowEneDet」を開発したと発表した。

 発表によると、画像認識AIモデルは事前に学習させた対象に対しては高い認識率を誇るが、実環境の全ての物体をあらかじめ学習させることは困難なため、実際の利用環境では、AIモデルにとって未知の物体に直面することは避けられない。

 一方、AIモデルは「知らない」と判断することが苦手であり、モデルが知っている範囲で無理やり認識し「知ったかぶる」ことが、予期しない誤動作にもつながりかねず、大きな課題となっている。

 FlowEneDetは、学習済の画像認識AIモデルの後段に追加するだけで簡単に拡張でき、高速に動作することが特徴。AIモデルの画像認識結果が「どれくらい信頼できるのか(不確実性)」を推定し、「未知物体」に付与された誤ラベルを棄却することで本質的に認識が可能な学習済の物体のみを正しく認識できるようにする。

 発表によると、FlowEneDetは実環境でしばしばAIモデルが遭遇する、学習したことのない未知物体に対する誤認識を防ぐことで、モデルの性能と信頼性を高める技術とのこと。AIの信頼性が求められるさまざまなユースケースでの活用が期待されるとしている。

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