実画像を一切使わず「数式から生成した画像データ」のみで画像認識AIを構築する手法を開発 産総研：注目したのは「フラクタル幾何」

産総研は、数式から自動生成した画像データでAIの画像認識モデルを構築する手法を開発した。数式から画像パターンや教師ラベルを自動生成することでラベル付けのコストを削減し、実画像のデータ数や権利関係を気にせず、画像認識モデルを構築できる。

[＠IT]

　産業技術総合研究所（産総研）は2022年6月13日、数式から自動生成した大規模画像データセットを用いてAI（人工知能）の画像認識モデル（学習済みモデル）を構築する手法を開発したと発表した。

数式から生成した教師ラベルで学習された画像理解AIの概念図（提供：NEDO）

　この手法は産総研人工知能研究センターの主任研究員である片岡裕雄氏らが開発した。実画像を一切用いず、数式（画像パターンと教師ラベルを生成するための生成規則）から画像パターンや教師ラベルを自動生成することで、ラベル付けのコストを削減し、実画像のデータ数や権利関係を気にせず、AIの画像認識モデルを構築できる。

　片岡氏らの研究チームが注目したのは「フラクタル幾何」だ。

「輪郭部分に注目して識別する」という特徴を利用

　フラクタル幾何を使って生成した画像データセットを画像認識AIの学習に用いたところ、従来の学習方法と近い認識精度が得られた。そこで研究チームは、この手法で学習したAIモデルを分析。「主に輪郭成分に着目して物体を識別していることが分かった」という。