深層学習を用いた機械読解技術
私たちの研究室では、英語の入試問題などを題材にして機械読解技術の精度向上に取り組んでいます。最新の深層学習(ディープラーニング)手法を用いることで、従来の単語レベルの解析から文章レベルへの解析が可能となり、読解精度が向上しました。
本技術のコアは,視覚神経系が行っている情報処理(視覚信号の対数変換や空間バンドパスフィルタ等)を実装した回路にある.本回路は,視覚神経系を模倣した並列演算を活用して,省電力で,照明光の強度や色の変化にほとんど影響されることなく多数の視覚特徴(色・方位別輪郭等)を検出することが出来る.この回路を実装したFPGAとイメージセンサからなるロボットビジョンシステムは,1辺4cm程度の小さなサイズで,多数の視覚特徴を実時間で出力できる.
論文
「FPGA implementation of an algorithm that enables color constancy」(2020)『Proceedings of the IEEE/SICE International Symposium on System Integration』p.991-995.
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