数式から画像データセットを作り、AI用画像認識モデルを構築する手法を開発：人工知能ニュース

産業技術総合研究所は、AIの学習に必要な画像データセットを数式から自動生成し、学習済みモデルを構築する手法を開発した。画像のプライバシーやラベル付けコストの問題を解消し、従来手法を上回る精度を提供する。

[MONOist]

　産業技術総合研究所（産総研）は2022年6月13日、AI（人工知能）の学習に必要な画像データセットを数式から自動生成し、学習済みモデルを構築する手法を開発したと発表した。画像のプライバシーやラベル付けコストの問題を解消しつつ、従来手法を上回る精度を提供する。医療分野や交通シーン解析、物流現場などに適する。

開発した学習済みモデルの構築手法 出所：産業技術総合研究所

　今回、産総研では、フラクタル幾何や輪郭形状といった数式から大規模画像データを自動生成することに成功した。この手法では、画像の生成時に教師ラベルも自動生成するため、ラベル付けに伴う人件費を削減できる。また、プライバシー侵害や不公平な認識結果など、画像データ関連の問題も解決できる。

　自動生成した大規模画像データセットを使ってAIが視覚特徴を学習することで、画像認識AI向けの学習済みモデルを構築できた。同モデルに画像認識のベンチマークとなる画像データセット「ImageNet」を与えたところ、人が介在する従来手法による実画像データセットを用いた場合よりも、高い画像認識精度を示した。

学習済みモデルを生成するために用いた画像例と認識精度 出所：産業技術総合研究所

　同研究は、新エネルギー・産業技術総合開発機構（NEDO）の「人と共に進化する次世代人工知能に関する技術開発事業」の一環となる。今後、動画や距離情報を含む画像にも対応するとともに、モーション認識や画像領域推定などの機能を拡張する予定だ。また、今回の知見を生かして「汎用学習済みモデル」の開発も進めるとしている。

活用シーン例 出所：産業技術総合研究所

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