認識AIモデル作成支援サービス「exaBase ビジョンシミュレーター」の提供を開始AIモデルの検出精度の向上を実現
配信日時: 2022-09-02 10:10:05
~理化学研究所のガーディアンロボットプロジェクトにおいて試験採用が決定~
AIを利活用したサービスによる社会課題解決に取り組む株式会社エクサウィザーズ(東京都港区、代表取締役社長:石山 洸、以下「エクサウィザーズ」)は、AIモデルの開発に不可欠である画像データ収集コストの大幅な削減を可能にするAIモデルのためのシミュレーション画像作成サービス「exaBase ビジョンシミュレーター」のαリリースをお知らせします。
[画像: https://prtimes.jp/i/30192/124/resize/d30192-124-5078c522929a3debd29a-0.png ]
☑︎シミュレーション技術を利用したAIモデルの学習において、CG画像がリアルさに欠けるという従来手法の課題を改善
AIモデルの学習においては、多くのデータが必要になります。実データの収集コストは非常に高くなってしまうケースが多く、開発や実装に時間がかかる一因となっています。そのため、シミュレーション技術を使って大量のデータを自動的に作る試みが以前から多く行われてきました。しかし、シミュレーションで作られたCG画像はリアルさに欠けることが多く、学習させた認識AIモデルの性能が必ずしも十分ではないことが課題となっていました。
このたびエクサウィザーズが開発し、提供を開始した「exaBase ビジョンシミュレーター」は、認識AIモデルの開発に不可欠である画像データ収集コストを大幅に削減します。
本サービスでは、3Dメッシュデータなどをもとに認識AIモデルに必要なアノテーションつきCG画像データを大量に生成、当社が考案した画像のリアルさを評価するフレームワークを使用することで、同画像のリアルさを評価できるようになりました。そして、このフレームワークに基づいてレンダリングのパラメーターを調整することで、どうすればよりリアルな画像が生成できるか定量的に評価・決定することが可能になりました(特許登録済み。特許第7058434号)。本サービスを用いることで、よりリアルなCG画像、より高精度なAIモデルを開発できるようになります。
☑︎従来のCG画像で学習させる手法と比較し最大3.6ポイント高い精度を実現
本サービスで作成した物体検出AIモデルは、当社が検証した環境では従来のCG画像で学習させる手法よりも最大3.6ポイント程度高い精度※1が出ることが確認されています。さらに、CG画像で学習したAIがより確実に対象物を認識できるようになるため、実画像の場合に数週間かかるようなデータ収集が数日間で完了するといった大幅な効率化も期待されます。
また、同フレームワークに基づいて様々な後処理を加える技術開発も行っており、今後は画像のリアルさ、AIモデルの性能ともに改善していく予定です。
なお、本サービスは国立研究開発法人理化学研究所のガーディアンロボットプロジェクトでの試験採用が既に決定しており、同プロジェクトにおける試作機「ぶつくさ君」に装着されたカメラ画像における物体認識アルゴリズム開発での検証が予定されています。※2
【ユースケース】
ピースピッキングや梱包などロボットにおける認識を伴う作業の自動化はもちろんのこと、農機や自動車の自動運転、AIカメラ、外観検査、企業や大学における研究開発業務の支援など、様々な分野への応用が可能です。これにより、今までAIモデル導入の障害になっていた下記のような課題が解決可能になります。
1. 認識AIモデルを活用する際、特定の用途に合わせた実データを取得する工数が大きく、AI実装がなかなか進まないケースにおいて、シミュレーションを用いて短時間で特定用途向けのデータを作成することが可能になります。
2. 公開データや実データをAIモデル学習に使用する際、ライセンスやプライバシーが障壁となるケースにおいて、シミュレーションでデータを作成することにより、特定個人のプライバシーを含まないデータを作成したり、商用利用可能なデータを作成することが可能になります。
3. 外観検査におけるAIモデルを作成する際、異常データの量が少なすぎることで十分な精度を出すことが難しいケースにおいて、シミュレーションで異常データを作成し、AIモデルの精度を改善可能になります。
本技術の一部については当社所属のエンジニア、Arturo Ceron-Lopez, Rahul Ranjan, Nishanth Kogantiらが論文”Realism Assessment for Synthetic Images in Robot Vision through Performance Characterization”にまとめ、ロボティクス分野の著名な国際会議「IROS 2022」※3に採択されており、2022年10月に国立京都国際会館にて発表する予定です。
※1: mAP (mean average precision) とよばれる物体検出でよく用いられる指標で評価した。
※2: 国立研究開発法人理化学研究所によるガーディアンロボットプロジェクトでは、人とAI・ロボットが柔軟に共存する未来社会に向け、心理学、脳科学や認知科学とAI研究の強みを相乗的に取り入れた次世代ロボット(「脳×AI」)の社会実装に向けた研究開発を推進しています。従来のロボットは人間の詳細な命令に基づいて限られたタスクのみをこなすものがほとんどでしたが、このプロジェクトでは自律して置かれた環境や支援すべき人間の状態を自ら認識し、適切なやり取りのもと、人間の自主性を損ねず、さりげない支援を実現するロボットを目指しています。参考URL: https://grp.riken.jp/
※3:「IROS」IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems
https://www.iros2021.org/
※exaBaseはエクサウィザーズの登録商標です。
【株式会社エクサウィザーズ 会社概要】
会社名 :株式会社エクサウィザーズ
所在地 :東京都港区東新橋1丁目9−2 汐留住友ビル 21階
設立 :2016年2月
代表者 :代表取締役社長 石山 洸
事業内容:AIを利活用したサービス開発による産業革新と社会課題の解決
URL :https://exawizards.com/
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