#ディープラーニング #INEEJI #KAIST

近年、ディープラーニング技術は社会のさまざまな分野で急速に普及しています。文書の自動翻訳や自動運転などの高度な応用が進む一方で、その複雑なモデルの背後にある判断過程を理解することが難しいという課題も浮上しています。こうした状況の中、INEEJIとKAISTの研究チームが共同で開発した技術は、これまでの限界を突破する新たな可能性を提示しています。

この技術、すなわち「Distilled Gradient Aggregation」はディープラーニングの説明過程で寄与する主要部分を分離し、モデルの予測をより説明可能にすることを目的としています。この研究はNeurIPSという権威ある学会に掲載され、世界最高水準のディープラーニング説明技術として位置づけられています。

従来の手法では、高次元の入力データやモデルの複雑さによって予測の根拠を明示することが難しく、不透明性が課題でした。一方、この新技術は、入力寄与度測定を通じて、モデルの予測過程を安定的に説明することに成功しています。具体的には、特定の入力が予測にどのように影響しているのかを明確に示すことができるのです。

さらに、この手法は従来モデルに依存せず、さまざまなディープラーニングモデルに適用できる柔軟性を持っています。これにより、単なる機能の向上に留まらず、他の分野への展開が期待されています。

特筆すべきは、この技術の実用化において、INEEJIの産業工程最適化プロジェクトが果たす役割です。複雑な工程内の多様な予測変数間の相関関係を深く分析することで、エネルギーの節減や品質向上、生産量の増加など、具体的な最適化の効果を実現しています。

また、INEEJIはその技術力を評価され、韓国中小ベンチャー企業部から長官賞を受賞しました。この賞は、同社が独自に開発した商業用工程最適化AIソリューション「INFINITE OPTIMAL SERIES™」の成果によるものです。INEEJIは、今後のユニコーン企業としての成長が期待されており、AI技術を駆使して産業の高度化をリードしています。

さらに、この技術は従来の入力寄与度計算における欠陥を克服するための新たなスキームを提供します。図に示されているように、従来方式は欠陥領域を最小限に回避することを目指していましたが、新技術はこれを跳び越えることで結果のノイズを減少させることに成功しています。

INEEJIは、世界で最も正確なAI予測サービスを目指しており、説明可能な人工知能ソリューションを通じて、産業の自動化を超えてすべての業界でのAI活用の未来を開いていくことを目指しています。

この革新的な技術は、今後DNNの進化だけでなく、社会全体の知能化にも寄与するものと期待されます。INEEJIとKAISTの共同研究の今後の展開にも注目です。

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