脳科学 -AI×脳の連携による次世代人工知能の研究開発を推進-
私たちは，複雑な世界を認識し，極めて多くの選択肢から適切な判断を行ったり，周辺環境から学習することができます．この処理の大部分は脳で行われており，脳機能の解明とAIとの連携は次世代イノベーションの創出に欠かせない重要課題となっています．人間の認知メカニズムにヒントを得た深層学習は，AI技術の飛躍的発展に貢献しており，これからも脳構造やそのメカニズムを参考にすることで，これまでにない技術が生み出されることが期待されています．メディアダイナミクス研究室では，「AI×脳」の研究を推進することで，人間の知識獲得プロセスの解明に取り組んでいます．
脳・AIコミュニケーション
脳活動で生じる血流量の変動はfunctionalMRI(fMRI)により計測することが可能です．人間が何かを見た際には，脳血流が変化することが知られており，この変化を捉えることで，人間の認知活動の解明につながることが期待されています． 脳活動データは一見複雑で，人間の目では理解できませんが，AIに解析させることで，規則やパターンを見つけ出すことができます． そこで，メディアダイナミクス研究室では， 注視画像に関する質問に回答可能な質問応答モデルを用いて，脳活動データ を解析することが可能なAI技術を構築しています． 具体的には，VisualQuestionAnswering（VQA）と呼ばれる，ある画像とそれに関する質問が提示されたときに正しい答えを導くタスクを，脳活動データ解析へ応用し，脳活動データからその人が注視している物体の情報など様々な情報を取り出す試みを実施しています． このように，脳活動データから人間の視覚情報に関する情報を抽出する技術を構築することで，脳とAIのコミュニケーションを可能とする次世代技術の実現を目指しています．
脳活動データに基づく感情推定
脳内の血流量の変化は脳活動に関する情報だけでなく，他にも人間の気分や情動，感情等を反映していることが明らかになっています．メディアダイナミクス研究室では，このような人間の状態を考慮したマルチメディアコンテンツ推薦を実現するために，脳活動データから人間の感情を推定する研究を行っています．具体的には，視線データおよび脳活動データから「どういう情報を入手したのか」，「どのように情報を処理したのか」という人間の認知プロセスをそれぞれ把捉し，時系列データとして処理することで，高精度な感情推定を実現しました．
ヒューマンセントリックAI
近年，著しく発展しているAI技術は，大量の画像からAI自身が注目すべき領域を獲得することで，高い分類精度を実現しています．一方で，社会インフラデータなど，現実世界に存在する複雑な画像を分類対象とする場合，大量の画像の収集が困難であり，AIの分類精度に限界が存在します．特に，医用画像やインフラ点検に関する画像等の専門性の高い画像を解析するためには，各分野の専門家が有する専門的知識を利用することが必要不可欠です．
そこで，このような専門知識を必要とする画像分類タスクに対し，メディアダイナミクス研究室では，画像から得られる情報とそれを注視する人間の脳活動情報との相関を最大化する新たなメカニズムをAIの学習に組み込むことで，従来のAIの精度限界を打破しました．
マルチデバイス人間センシング
マルチセンサによる技術レベルの分類
スポーツにおける技術レベルの高さは，身体の動きから読み取ることができます．視線・モーションセンサから得られるマルチモーダルな情報を解析し，プレーヤーの熟練度合いを高精度に推定可能とするAI技術を実現しました．
行動解析による興味・関心推定
様々な角度から撮像したカメラ映像や視線情報を用いて，商品に対する人間の動きを解析することで，その商品に対する興味・関心を推定する技術を構築しました．
これまでの連携先機関
- 札幌市
- 東日本高速道路株式会社
- 東京地下鉄株式会社
- 国土交通省北海道開発局 札幌開発建設部 札幌河川事務所
メディア掲載等
- 道新プラス道新受験情報2020大学・短大特集「AIってなんだろう? vol. 4」.(2020/07/15)
- 小川貴弘, “ヒューマンセントリックAIによる実社会データからの価値創出,” 計測と制御, vol.59, no.5, pp.295-296, 2020. (2020/05/10)
- 長谷山美紀, “AI・IoT・ビッグデータ解析による次世代インフラ維持管理に向けた取り組み,” 第29回トンネル工学研究発表会, 2019. (2019/11/28)
- 2020 高校入試志望校決定特集道新受験情報「AIってなんだろう? vol. 2」, vol.2, pp.75-78, 2019. (2019/10/01)
- 小川貴弘, “イチゴの『おいしさ』と関連するデータの推定～イチゴを食した際の脳活動情報を用いたデータ分析～,” 第103回日本栄養·食糧学会関東支部大会シンポジウム, pp.11-12, 2019. (2019/03/16)
- 長谷山美紀, 小川貴弘, “生体情報解析を導入した次世代AI 技術の構築,” 電子情報通信学会通信ソサイエティ大会, pp.BI-5-6, 2019. (2019/09/12)
- 長谷山美紀, 小川貴弘, 高橋翔, 原川良介, “センサから得られる視聴行動データを活用したユーザの関心推定の高度化,” 画像ラボ, vol.30, no.7, pp.8-1, 2019. (2019/07/10)
- 小川貴弘, “AI・IoTを活用したマルチメディアデータ解析と実社会データへの応用に関する最新技術,” 戦略的研究基盤形成支援事業プロジェクト講演会, 2017. (2017/12/21)
- 長谷山美紀, ”［特別招待講演］ビッグデータからの価値創出を実現する次世代情報検索～AI・IoT技術の発想支援型検索への導入～,” 電子情報通信学会技術研究報告, vol.117, no.329, pp.101-106, 2017. (2017/12/01)