排CO2ゼロのバイオエネルギー生産システム
再生可能でかつ低炭素社会の実現に貢献する次世代エネルギー生産システムの構築は急務の課題である。これまで、微生物の代謝活動（光合成、発酵、電子伝達）を利用したバイオ燃料の生産技術が個々に追求されてきたが、未だ実用化が難しいものが多い。本研究は、これまで個別に研究開発されてきたバイオ燃料生産システムを統合することで、物質の循環利用構造を構築し、エネルギー変換効率を飛躍的に高めることを目的とした研究と技術開発を行っている。
さまざまな画像認識AIが提案されていますが、画像のどこを見て認識しているのでしょうか？本研究ではAIの認識箇所を特定する技術であるGrad-CAMを利用して認識箇所を可視化し、どこを見て認識しているかを調べました！その結果から次の提案を考えています。1)画像認識AIの精度比較のために、人間が画像を認識している特徴的な箇所とAIの認識箇所を利用する。2)長年の経験や勘が必要な画像識別技術をAIで再現し、無意識に利用していた画像の特定箇所を明らかにする。
画像に対してAIが対象を判断した根拠となる箇所を可視化する技術があります。この技術を利用してAIが判断した根拠となる箇所と、人が画像から対象を認識する際に利用した箇所の比較評価したものはございません。
本研究の応用により例えば、従来は人が行っていた作業をAIで置き換える場合のツールとして、適切な判定基準や改良点の提案が可能になります。
一般的な画像認識AIについては膨大な量の画像データを利用して学習モデルを作成しており、画像データに対する人間の認識箇所の特定という前処理にコストがかかることが課題になります。
論文
「画像認識AIはどこを見ているの？」(2021)『MOBIO産学連携オフィス テーマ別合同シーズ発表会『情報処理・AI編』』
「Grad-CAMを利用した画像認識AIに対する注目箇所特定手法の提案と評価」(2021)『ソフトウェアエンジニアリングシンポジウム2021』p.1-2.
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