パナソニックHD、未知データを見抜く新AI技術「Split-Ensemble」開発！計算コスト1/4で効率的な学習を実現

近年、AI技術は急速に進歩していますが、その信頼性については依然として課題が残されています。特に、AIが学習していない未知のデータ（分布外データ）を正しく判別できないという問題は、様々な分野で深刻な問題となり得ます。

パナソニックホールディングス株式会社（以下、パナソニックHD）は、この問題解決に向けて、カリフォルニア大学バークレー校、北京大学、カーネギーメロン大学の研究者らと共同で、未知データを効率的に見分けるAI技術「Split-Ensemble」を開発しました。

「Split-Ensemble」は、AIに解かせるタスクを複数のサブタスクに分割し、それぞれのサブタスクの中で未知データも学習させることで、未知データの検出能力を効率的に向上させるという画期的な技術です。従来の手法と比較して、計算コストを1/4に抑えながらも、未知データの判別精度を大幅に向上させています。

AIの信頼性向上に貢献する「Split-Ensemble」

「Split-Ensemble」は、画像認識や音声認識など、様々な分野で活用できる技術です。例えば、医療分野では、AIが病気の診断を誤って行ってしまうリスクを低減するために、「Split-Ensemble」を活用できます。また、自動運転分野では、AIが予測できない状況に適切に対応できるよう、「Split-Ensemble」が役立ちます。

「Split-Ensemble」の今後の展望

パナソニックHDは、今後も「Split-Ensemble」の研究開発を進め、AI技術の社会実装を加速させていくとしています。さらに、大規模言語モデル（LLMs）への適用も視野に入れており、ハルシネーションの抑制など、様々な課題解決に貢献していくことが期待されます。

「Split-Ensemble」は、AI技術の信頼性向上に大きく貢献する技術として、今後の発展が注目されます。