パナソニックが2つの先進的な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技術カンファレンス
[1] ホームアクションゲノム：対照的な構成的アクションの理解
この度、カメラ、マイク、サーマルセンサーなど複数のセンサーを用いて、人々の家庭内での日常的な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、公開いたしました。これまで生活空間に関するデータセットは小規模なものがほとんどでしたが、本データセットは世界最大規模のマルチモーダルデータセットとなります。AI研究者の皆様は、このデータセットを機械学習やAI研究の学習データとして活用し、生活空間における人々の生活を支援することができます。
上記に加え、マルチモーダルかつ複数の視点からの階層的活動認識のための協調学習技術を開発しました。この技術を適用することで、異なる視点、センサー、階層的行動、詳細な行動ラベル間の一貫した特徴を学習し、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。
この技術は、スタンフォード大学のデジタルAI技術センター（技術部門）とスタンフォード・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：協調的構成的行動理解（CCAU）すべてのモダリティを協調的に一緒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。
動画レベルと原子アクションラベルの両方を用いたトレーニングを活用することで、動画と原子アクションの両方が、両者間の構成的な相互作用から恩恵を受けられるようにします。
[2] AutoDO: スケーラブルな確率的暗黙的微分によるラベルノイズのあるバイアスデータに対する堅牢な自動拡張
この度、トレーニングデータの分布に応じて最適なデータ拡張を自動的に行う新しい機械学習技術を開発いたしましたので、ご報告させていただきます。この技術は、利用可能なデータが非常に少ない実世界の状況にも適用可能です。当社の主要事業分野には、利用可能なデータの制約によりAI技術の適用が困難なケースが数多く存在します。この技術を適用することで、データ拡張パラメータの調整プロセスを省略し、パラメータを自動的に調整することが可能になります。そのため、AI技術の適用範囲がより広がることが期待されます。今後、この技術の研究開発をさらに加速させ、身近な機器やシステムなど、実世界の環境で活用できるAI技術の実現を目指してまいります。この技術は、パナソニックR&DカンパニーオブアメリカのAI研究所、テクノロジー部門、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。拡張されたトレーニングデータ（破線の青）の分布は、潜在空間においてテストデータ（実線の赤）と一致しない可能性があります。
「2」はアンダー拡張されており、「5」はオーバー拡張されている。その結果、従来の手法ではテスト分布に適合させることができず、学習された分類器f(θ)の判定が不正確になる。
これらの技術の詳細は、CVPR2021（2017年6月19日から開催）で発表される予定です。
上記のメッセージはパナソニックの公式サイトからのものです！
投稿日時：2021年6月3日
