パナソニック　ホールディングス（パナソニックＨＤ）＜６７５２＞（東証プライム）は５月２３日、ＡＩによる物体検出の学習データ構築コストを半減する技術を開発したと発表。ＡＩは現在、公共施設や自動車などの様々な場所で活用され、私たちの暮らしや仕事の安心安全を支えている。しかし、ＡＩモデルの開発には大量の学習データが必要であり、異なる現場や環境に展開する際にはその都度大量の学習データを撮影・取得し、ラベル付けする必要がある。このため、データ構築に要する時間とコストが課題となっている。


　同社が開発した技術では、少数のラベル付きデータに対するドメイン適応を実現している。これにより、環境が大きく異なる現場に対しても少ない学習データでＡＩモデルを展開することが可能となる。パナソニックグループでは、さまざまな現場データでの実証実験を進めており、特に難易度の高い物体検出において、同技術の有効性が確認されている。具体的には、ＲＧＢ画像をソースドメインとし、遠赤外線画像をターゲットドメインとした物体検出において、同手法が高い性能を発揮している。

　同社の技術は、公開データセットを用いた少量データにおけるドメイン適応において、従来手法と比較して半数のデータで同等の性能を実現している。これにより、学習データ構築の時間とコストを大幅に削減することができる。パナソニックＨＤは今後も、同技術をパナソニックグループの幅広い事業やソリューションに適用し、さまざまな現場での展開を目指していいくとしている。

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