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ホーム画像認識 AI はどこを見ているの?
SDGsの分類
研究テーマ
IT・IoT・AI・ロボティクス
学科の分類
情報科学部情報システム学科

画像認識 AI はどこを見ているの?

情報科学部

情報システム学科

ソフトウェア信頼性研究室

本田澄 講師

機械学習AI(人工知能)

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。

ポスター資料
概要
Grad-CAM
実験
実験結果
結果のまとめ
まとめ

論文

「画像認識AIはどこを見ているの?」(2021)本田澄『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)景井玲良『ソフトウェアエンジニアリングシンポジウム2021』p.1-2.

研究者INFO: 情報科学部 情報システム学科 ソフトウェア信頼性研究室 本田澄 講師

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水谷 泰治

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Learning New Vocabulary

Students of English need to learn a lot of vocabulary. To be successful, they need to decide what vocabulary items to learn. As they choose which vocabulary items to study, considering the frequency of the vocabulary items in general use may be useful as well thinking about their own personal needs. They also need to decide which aspects of those vocabulary items to learn. and how to learn those vocabulary items. There are many aspects involved in learning vocabulary items related to form, meaning and use. Also they need to decide how to study vocabulary. This may include questions as to whether to learn items in isolation or context, whether to learn in semantic groups and how to reinforce and review learning.

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[概要] コンピュータシミュレーションを用いて、半導体素子の特性を解析する研究を行っています。ナノ~マイクロメートルスケールにおける電子や原子、あるいは熱の挙動を独自開発した粒子シミュレータで高精度に予測し、より高性能で信頼性の高い半導体素子設計に役立てることを目指しています。

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近年,人工知能・機械学習技術の発展もあり,これらの知能化技術をロボットの環境適応能力や自律性の付与の手段として用いることが期待されています.しかし,強化学習を含む機械学習は,一般的に多くの学習時間を必要とする根本的な問題を抱えています.従って,学習時間を短縮することが,実時間で学習する実ロボットにとって,特に解決すべき重要な課題です.私達は,遺伝的アルゴリズムの概念で説明した学習高速化手法を開発し,より高度なロボットの知能化の実現を目指しています.

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上辻 靖智

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濵田 悦生

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厚生労働省が提供する新型コロナウイルス感染症に関するデータはオープンデータである。2020年から2022年までの新型コロナウイルスの実データとしては大変貴重なものになっている。このデータは全国で収集された、PCR検査数、PCR陽性者数、重症者数、死亡者数などを含むが、単回帰モデルやシンプルな時系列モデルを適用することによって、学部3年生向けのPBL教材で使うことの出来そうな実例分析を作成することが見込まれる。学生にとっても非常に身近で切実なデータであり、その教育的効果は高いであろう。

+2
中村 友浩

3次元培養筋”OITem”の開発と評価

我々の研究グループでは、長期的な培養が可能で成熟度が高く、機能評価が簡便に実施できるマウス由来骨格筋オルガノイド作成に成功し、大阪工業大学独自のモデルとして3次元培養筋OITem (Osaka Institute of Technology:Tissue engineered muscle) と命名した。この骨格筋オルガノイドは、平面培養と異なり、細胞配向性が高く、形態的にも生体筋と類似していることが明らかとなっている。培養中に自己組織化によって生じる受動的張力を解放し、機械的除負荷を行うと生体筋の廃用性筋萎縮に類似した表現型が生じる。また、培養デバイスを汎用的な電気刺激装置が使用できるように最適化し、生体筋の収縮様式と類似した短縮性収縮を誘導したり、収縮機能を評価することも可能である。この生体外デバイスを利用し、生体筋収縮を模倣することが可能であれば、運動効果を検証する動物代替モデルとして活用できるだけで無く、高齢化に伴う筋力低下を予防できる栄養素材の開発やALS、重症筋無力症などの難病疾患の創薬等、幅広い領域で社会実装可能な基盤技術として期待できる。

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羽賀 俊雄

クラッド材の作製用双ロールキャスター

世界に先駆けて開発したクラッド材作製用の2種類の双ロールキャスターを開発しました.一つは,複数の縦型高速双ロールキャスターを利用する縦型タンデム双ロールキャスターです.他は,スクレイパーを縦型双ロールキャスターまたは異形双ロール装着する方式です.スクレイパーを使用する方式は,Al-Mg合金やMg合金などの熱間圧延ではクラッド材の作製が容易ではない,または不可能な合金のクラッド材の作製も可能です.

+1
羽賀 俊雄

高速ロールキャストしたADC12合金の板成形

国内で最も使用量が多いダイカスト用のアルミニウムダイカスト用合金であるADC12は,強度は高いが延性が低く,板成形には使用することは不可能である.ADC12がダイカスト以外にも使用できれば,リサイクルアルミニウム合金の使用範囲を拡大できると考えられる.ADC12の板成形について調査した例は見当たらない.  本研究では,異径双ロールキャスターにより板に鋳造したADC12を使用して,板の成形性を確認した.ADC12の成分の中で延性(板の成形性)を低下させている元素についても調査した

山内 雪路

フリーWiFi接続サービス監視方式と監視装置

集客施設などで来訪者向けのフリーWiFi接続サービスを提供する機会が増えている。ところが大規模通信事業者のサービスを用いず、主たる事業に付随して開設する形態のフリーWiFi接続サービスでは設置者がその稼働状況を気にせず放置したままで必要な時に利用できない場合や、悪意ある利用者がフリーWiFi接続用アクセスポイント(AP)になりすましたAPを設置し、盗聴や中間者攻撃を行う場合がある。本研究では「ダミークライアント」と呼ぶ簡易な装置を開発し、フリーWiFi接続サービスを遠隔地から総合的に監視するとともに、悪意ある攻撃者の出現を迅速に発見可能なシステムサービスが提供可能となった。本研究の成果は地方自治体の公共施設で数年に亘って安定的に稼働しており、トラブルの迅速な発見に貢献している。JST主催 2021年度イノベーションジャパン大学見本市に出展。

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神田 智子

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尾花 将輝

アプリケーションログを対象とした異常動作検出の試み

近年のシステムは様々なサーバ,ネットワーク機器,アプリケーション等のソフトウェアとインフラストラクチャ(インフラ),ままたはクラウドサービスが複雑さに関係しあうシステムが多い.このように複雑化する一方で,ソフトウェア,またはインフラ,クラウド等を環境に合わせて正常に設定する必要がある.しかし,設定項目が多すぎるため,設定ミスによる障害の発生や,更にどの機器に原因が発生したのかがわからない上に特定する事には多大なコストがかかる.複雑なシステムの障害を検出するための第1段階としてソフトとインフラをシームレスにリプレイするログリプレイヤのプロトタイプを開発した

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