パナソニックHD、生成AIモデルにタスク特有の知識を学習させる新技術開発！従来法超える性能で故障予測など幅広い分野へ応用期待

パナソニックR&Dカンパニーオブアメリカおよびパナソニックホールディングス株式会社は、解釈可能性の高い生成AIモデルを、コンテキスト情報（機器IDやユーザーIDなど）を扱えるよう発展させ、従来法を上回る性能を達成したと発表しました。

近年、生成AIモデルの解釈可能性に対するニーズが高まっており、中でもFlowベース生成モデルが注目されています。Flowベース生成モデルは、入力データと出力データの関係性を可逆的な変換で表すことで、出力結果がどのように生成されたのかを理解しやすくなっています。しかし、既存のFlowベース生成モデルでは、タスク特有の知識（コンテキスト）を追加学習させることが難しく、実用化への課題がありました。

パナソニックHDが開発した「ContextFlow++」は、この課題を克服した新技術です。変換の可逆性を保ちながら、コンテキスト情報を追加学習させることを可能にしました。これにより、従来のFlowベース生成モデルよりも幅広いデータセットに対応し、性能を向上させることが可能になります。

今回の技術開発は、画像処理、異常検知、故障予測など、文脈情報が重要な要素となる分野への応用が期待されています。例えば、機器の特性や設置条件に合わせた高精度な故障予測を実現することが可能になります。

「ContextFlow++」は、その先進性が国際的に認められ、AI・機械学習技術のトップカンファレンスであるUAI 2024（The Conference on Uncertainty in Artificial Intelligence）に採択されました。2024年7月15日から2024年7月19日までスペインバルセロナで開催される本会議で発表されます。