パナソニックホールディングスとPanasonic R&D Company of Americaは、AIモデルが学習しておらず本質的に認識ができない物体を「未知物体」として認識し、画像認識AIモデルの信頼性を高める技術「FlowEneDet」を開発したと発表した。
今回発表されたFlowEneDetは、画像認識結果が「どれくらい信頼できるのか（不確実性）」を推定可能な生成モデルを、画像認識モデルの後段に追加することで、「未知物体」に付与された誤ラベルを棄却し、本質的に認識が可能な学習済みの物体のみを正しく認識できるようにする技術だという。この手法は学習済みの画像認識AIモデルの後段に追加するだけで拡張でき、高速に動作することが特徴だとしている。
今後、同技術はAIの信頼性が求められる車載やくらし、BtoBなどの様々なユースケースでの活用が期待されるとのことだ。
【関連記事】
・パナソニック コネクト、「ConnectAI」を試験運用 自社情報に基づいて回答可能な特化AIへ
・福岡運輸、パナソニック コネクトの「配送見える化ソリューション」など導入
・PwCコンサルティング、パナソニックHDの攻撃観測データを活用しIoTサイバーインテリジェンス提供
