会津大学 新技術説明会【対面開催】
日時：2024年12月12日(木) 09:55～11:55
会場：JST東京本部別館１Fホール（東京・市ケ谷）
参加費：無料
主催：科学技術振興機構、会津大学
発表内容一覧
発表内容詳細
- 10:00～10:25
- 医療・福祉
1）描画によるペンタブレットおよび脳機能計測機を用いた発達障害の診断支援システム
会津大学 コンピュータ理工学部 コンピュータ理工学科 教授 愼 重弼
新技術の概要
ペンタブレットによるデジタル描画データを用いることで、詳細な書字座標や筆圧などの多次元のデータを得ることができ、発達障害の特異性をより鋭敏に捉えることが可能となる。さらにその描画作業時の脳機能データを機械学習することで、診断予測精度が飛躍的に向上する。
従来技術・競合技術との比較
従来技術である書字を用いた診断では、文字情報を数値化することが難しく、医師の主観的評価に依存した研究が多かった。そこで、ペンタブレットを用いて、座標、 時間、 速度、 筆圧を取得することでより詳細な動的指標を得ることが可能となったが、「字」が認識できない幼児には適用できないという課題があった。
新技術の特徴
・対象者にペンタブレットでの書字を模した図を描かせることで、"色"や"文字"が理解できない幼児にまで適応範囲を拡大させることができ、描画時の書字動態の情報を客観的な数値として早期に取得できる
・筆記情報と描画作業時の脳機能データを機械学習することで発達障害の種別（ADHDとASD）を高精度で判別できる
・成人や健常高齢者を比較対象とすることで、加齢に伴う経時的変化に対応するシステムが可能である
想定される用途
・専門医不足や診断のヒューマンエラーの解決
・最適な介入方法（投薬や行動療法等）の選定指標や介入前後の定量的な評価
・検診・教育機関等のスクリーニング
- 10:30～10:55
- 情報
2）自己教師学習による人間行動の識別方法
会津大学 コンピュータ理工学部 コンピュータ理工学科 教授 陳 文西
新技術の概要
自己教師あり学習を活用し、少量のラベル付きデータで子モデルを予備訓練した後、自己ラベリングメカニズムと特別なロス関数を統合した新モデルを構築し、さらに大量のラベルなしデータで新モデルを訓練し、データ種類の制限なくマルチモダリティに対応できる。自己ラベリングにより、実使用時にもデータ蓄積でモデルの自動進化・ファインチューニングが可能であり、精度の向上を図る。広範な用途に適応可能である。
従来技術・競合技術との比較
少量のラベル付きデータで小規模モデルを訓練し、汎化性・ロバスト性・過学習を改善する。自己教師あり学習や特別なロス関数を用い、デバイスに実装しやすく、少ないラベリングでコストパフォーマンスを向上する。可変長入力データに対応し、多様な装置からのデータを処理できるため、シナリオに応じた柔軟性を持つ。
新技術の特徴
・自己教師あり学習法を用いて、さまざまなシナリオの分類を可能にする
・子モデル方法はデータ種類の制限がなく、データ種類を拡張してマルチモダリティを実現することが可能である
・対象ユーザーや応用場面を限定せず、広範な用途に対応できる
想定される用途
・ウェアラブルデバイスが収集した生体信号に基づいて人間行動を識別する
・健康状態を監視し、運動パターンを分析する
・運転行動を監視し、不審な行動を検出する
- 11:00～11:25
- 情報
3）長寿命＆高耐性！製品価値を高める次世代高効率AI
会津大学 コンピュータ理工学部 コンピュータ理工学科 上級准教授 富岡 洋一
新技術の概要
本技術は、経年劣化や宇宙線・放射線によるビット反転、さらには悪意ある攻撃によるデータ破壊に対して高い耐性を持つAIを実現する技術である。ニューラルネットワークの特性を活かすことで、従来の冗長化技術に比べて大幅に低コスト・小面積・低消費電力化を実現し、高い信頼性を備えた次世代AIの実現に貢献する。
従来技術・競合技術との比較
従来の冗長化技術では、計算負荷の高いAI処理の計算量と消費電力が更に増大するという課題がある。しかし、提案技術を使えば、少ないオーバーヘッドでシステムの信頼性を向上させることが可能となる。これにより、AIの信頼性を向上し製品の価値を高めること、悪環境でのAIシステム運用に貢献する。
新技術の特徴
・経年劣化、放射線、悪意ある攻撃によるAIの誤動作のリスクを削減
・従来の冗長化よりも計算コスト、消費電力、AI回路の面積を削減
・少ないオーバーヘッドでシステムの安全性を高め、既存システムと差別化
想定される用途
・自動運転、ロボット
・医療機器
・ロケット・人工衛星等の宇宙事業
関連情報
デモあり
- 11:30～11:55
- 通信
4）騒音下での音声明瞭度を高速かつ簡易に改善する手法
会津大学 コンピュータ理工学部 コンピュータ理工学科
上級准教授 ヴィジェガス オロズゴ ジュリアン アルベルト
新技術の概要
騒音下での音声明瞭度を改善する手法を提案する。
この手法により、通常の音声より16倍の正しい単語認識が可能となる。
従来技術・競合技術との比較
従来のSSDRCと比較すると、我々の手法は -9 dB において単語の正確さが4倍以上高い確率となる。また、HDDRC はSSDRCを使った時間の約4%で音声を処理する。
新技術の特徴
・高速かつ簡易なディストーションの手法
・信号の音圧レベルを増加させることなく機能する
・さまざまな騒音や音量へリアルタイムで適応する
想定される用途
・PAシステム PA systems
・テレビ TV sets
・ラウドスピーカー付きのスマートフォン Smartphones with loudspeakers
関連情報
サンプルあり
デモあり
お問い合わせ
連携・ライセンスについて
会津大学 企画連携課
TEL：0242-37-2511
Mail：cl-innov
u-aizu.ac.jp
URL：https://www.ubic-u-aizu.jp/
新技術説明会について
〒102-0076 東京都千代田区五番町7 K’s五番町
TEL：03-5214-7519
Mail：scettjst.go.jp
