パナソニック、学習データ量に応じて自動的に最適なモデルに変化する教師なし機械学習技術を開発

パナソニック株式会社は、大量の学習データを収集することが困難なリアルな環境に適用できるAI技術の実現に向けて、学習データの量に応じて自動的に最適なモデルに変化する教師無し機械学習技術を開発した。

なお同技術はパナソニックのビジネスイノベーション本部 AIソリューションセンターの研究成果であり、AI技術の国際学会NIPS2017(Neural Information Processing Systems)に採択された。

パナソニックの主要事業領域である家電・住宅・自動車・BtoBソリューションの中には、大量のデータを集めることが難しいために、AI技術を十分に活用できていないケースも多数存在しているという。

この課題に対して、同技術を適用することにより、これまで専門家の介在が必要であったチューニング(モデルの調整)プロセスを大幅に削減することができるため、AI技術の適用可能範囲を飛躍的に広げることが期待される。

なお、同技術は、北海道大学大学院情報科学研究科の有村博紀教授、喜田拓也准教授、ならびに東京大学大学院新領域創成科学研究科の佐藤一誠講師との共同研究成果である。

【関連リンク】
パナソニック(Panasonic)
北海道大学大学院情報科学研究科 有村博紀 研究室
東京大学大学院新領域創成科学研究科 佐藤一誠 講師

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