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パナソニック開発のAI技術2件、世界最高峰の国際学会で採択

AI Start Lab 編集部 2021.8.20
パナソニック株式会社(以下、パナソニック)が、2件のAI技術を開発し、世界最高峰の国際学会であるCVPR2021(IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition)において採択されたことを発表した。

研究成果の概要


研究成果1. Home Action Genome: Contrastive Compositional Action Understanding


本研究は、パナソニック テクノロジー本部 デジタル・AI技術センターとスタンフォード大学 Stanford Vision and Learning Labとの連携で実施された。

研究成果として、住空間向けマルチモーダルデータセットの構築と協調学習技術の開発に成功した。

住空間向けマルチモーダルデータセット「Home Action Genome」の構築

住宅内における人の日常行動を模したシーンを、カメラや熱センサなど数種類のセンサを用いて撮影・計測したデータセット「Home Action Genome」を構築・公開した。

今までに公開されている住空間向けのデータセットは規模が小さいものが主流であったのに対し、本データセットでは世界最大規模の住空間向けマルチモーダルデータセットを実現。

よって、AI研究者は本データセットを機械学習の学習用データとして用いることができるとともに、さらなる住宅内の人をサポートするAIの研究に活用することが可能となる。

協調学習技術「Contrastive Compositional Action Understanding(CCAU)」の開発

上記データセットに加えて、マルチモーダル・複数視点での階層的行動認識のための協調学習技術(CCAU)を開発した。本技術を適用することにより、異なる視点・センサ、階層化された行動と詳細動作ラベルの間で一貫性を持つ特徴量を学習できるため、住空間における複雑な行動の認識性能を向上することができる。

図1:Cooperative Compositional Action Understanding(CCAU)の概要

すべてのモダリティを協調して学習させることで性能の向上が期待できるとともに、ビデオレベルの行動ラベルと詳細動作ラベルの両方を用いて学習を行うことで、行動と詳細動作の間の相互作用から一貫性を持った特徴量を学習することができる。

研究成果2. AutoDO: Robust AutoAugment for Biased Data with Label Noise via Scalable Probabilistic Implicit Differentiation

図2:AutoDOが解決するデータ拡張時の課題拡張された学習データ(青の破線)の分布と、潜在空間のテストデータ(赤の実線)と一致しないことがあり(“2”は拡張不足、“5”は拡張過多)、その結果、従来手法ではテストデータの分布と一致せず、学習した分類器 f(θ) の判断が不正確になる。AutoDOは、この拡張パラメータを自動決定可能な手法を提案する。

パナソニックは大量の学習データを収集することが困難な環境に適用が可能なAI技術の実現に向けて、学習データの分布に応じて自動的に最適なデータ拡張を行う学習技術(AutoDO)を開発した。この2件目の研究成果は、パナソニックのPanasonic R&D Company of America AIラボラトリーとパナソニック テクノロジー本部 デジタルAI技術センターによるものである。

今までパナソニックの主要事業領域の中には、大量のデータを集めることが難しいために、AI技術を十分に活用できていないケースが多数存在していた。

そこで、本学習技術(AutoDO)を適用することにより、これまで専門家の介在が必要であったデータ拡張パラメータのチューニング(調整)プロセスをなくし、自動で調整し、AI技術の適用可能範囲を飛躍的に広げることが期待できる。


今後、パナソニックは本学習技術(AutoDO)の研究開発を更に加速することで、身近な機器やシステムなどリアルな環境で使えるAI技術の実現に取り組んでいくという。


プレスリリース
https://news.panasonic.com/jp/press/data/2021/05/jn210528-2/jn210528-2.html

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WRITTEN by

AI Start Lab 編集部

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