パナソニックが2つの先進AI技術を開発、
CVPR2021に採択されました、
世界をリードする国際 AI テクノロジーカンファレンス
[1] ホームアクションゲノム: 対照的な構成アクションの理解
私たちは、カメラ、マイク、熱センサーなどの数種類のセンサーを使用して、家の中での人間の日常活動を収集する新しいデータセット「ホーム アクション ゲノム」を開発したことを発表します。居住空間のデータセットは小規模なものが多い中、私たちは世界最大の居住空間のマルチモーダルデータセットを構築・公開してきました。このデータセットを適用することで、AI 研究者は、生活空間で人々をサポートするための機械学習や AI 研究のトレーニング データとして使用できます。
上記に加えて、マルチモーダルかつ多視点での階層的アクティビティ認識のための協調学習技術を開発しました。この技術を応用することで、異なる視点、センサー、階層的な行動、詳細な行動ラベルの間で一貫した特徴を学習することができ、生活空間における複雑な活動の認識性能を向上させることができます。
このテクノロジーは、テクノロジー部門デジタル AI テクノロジー センターとスタンフォード大学のスタンフォード ビジョン アンド ラーニング ラボが共同で実施した研究の成果です。
図 1: 協調構成動作理解 (CCAU) すべてのモダリティを一緒に協調的にトレーニングすることで、パフォーマンスの向上が見られます。
ビデオレベルとアトミック アクションの両方のラベルを使用したトレーニングを利用して、ビデオとアトミック アクションの両方が両者間の構成上の相互作用から恩恵を受けることができるようにします。
[2] AutoDO: スケーラブルな確率的陰的微分による、ラベル ノイズのある偏りのあるデータに対する堅牢な AutoAugment
また、学習データの分布に応じて最適なデータ拡張を自動で行う新しい機械学習技術を開発したことも発表します。このテクノロジーは、利用可能なデータが非常に少ない現実の状況に適用できます。当社の主力事業領域では、入手可能なデータの制限によりAI技術の適用が困難なケースが多くあります。この技術を適用することで、データ拡張パラメータのチューニング作業を省略し、自動的にパラメータを調整することが可能になります。したがって、AI技術の適用範囲がさらに広がることが期待できます。今後は、本技術の研究開発をさらに加速することで、身近な機器やシステムなど実環境で利用可能なAI技術の実現を目指します。この技術は、パナソニック R&D カンパニー オブ アメリカ 技術本部 AI 研究所 デジタル AI テクノロジーセンターの研究成果です。
図 2: AutoDO は、データ拡張の問題 (共有ポリシー DA のジレンマ) を解決します。拡張されたトレイン データ (青の破線) の分布は、潜在空間内のテスト データ (赤の実線) と一致しない可能性があります。
「2」は増強が不十分であり、「5」は増強が過剰です。結果として、従来の方法はテスト分布と一致できず、学習された分類器 f(θ) の決定は不正確になります。
これらの技術の詳細はCVPR2021(2017年6月19日～開催)にて発表される予定です。
上記はパナソニック公式サイトからのメッセージです！
投稿時間: 2021 年 6 月 3 日
