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リサーチ

物理の力学系、特に解析力学を事前知識としたニューラルネットとその応用

こんにちは、プロジェクト推進部の久良です。 2020年3月に東京大学大学院の物理学研究科にて博士号を取得し、同4月に新卒としてALBERTに入社しました。この記事を執筆している現在は、新卒研修を終えて個別のタスクにアサインされているところです。 今回は物理学における力学系を事前知識として組み込んだニューラルネット (NN) をいくつか取り上げ、そのメリットやデメリット、考えられる応用先を紹介していきます。

なお、本記事の内容は新卒研修の「技術調査課題」で調査した結果であり、同課題において提出した報告書をベースとして執筆されたものです。

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説明可能AIが社会から必要とされる理由、その研究動向・応用事例について

はじめに

こんにちは。2020年4月に新卒として入社した、データソリューション本部の森西です。新卒研修の技術調査課題で調査した結果についてブログを執筆します。 この課題では、設定された10個の技術的テーマからそれぞれ好きなテーマを選択し、4日間かけて調査した結果をまとめました 。私は、10のテーマの中で「Explainable AIに関する技術調査」を選択し、今回はそのまとめた内容について紹介します。

Explainable AIについて

まず初めに、Explainable AIについて説明します。Explainable AIとは、その言葉通り、予測結果や推定結果に至るプロセスが人間によって説明可能になっている機械学習モデル、あるいはそれに関する技術や研究分野のことを指します。(引用元:AI・機械学習の用語辞典 XAI(Explainable:説明可能なAI) /解釈可能性(interpretability)とは?[23])

昨今では、AI(機械学習)の技術発展に伴い、社会実装の期待が高まっています。 一方でそれらの技術に対して不安も増加しています。その背景として、AI(機械学習)の中身の技術が非常に複雑で「ブラックボックス」となっており、AI(機械学習)の予測結果や推定結果に対する説明が十分ではないことが理由として挙げられます。医療分野など、AI(機械学習)の予測結果や推定結果に理由を求める分野も存在し、説明可能なAI(機械学習)を求める社会的機運は高いと考えられます。

本ブログでは、Explainable AIについて社会的に求められるようになった背景、最近の研究動向、応用例、展望について述べていきます。

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チャットボットは個性を獲得できるのか?

はじめに

こんにちは。プロダクト開発部の飯田です。

2020年に新卒として入社し、AIチャットボット「スグレス」をはじめとした、自然言語処理の研究開発に取り組む予定です。

スグレスはユーザーの要望に的確に回答できるチャットボットで、対話の内容はクライアント毎に調整します。

たとえば弊社のコーポレートサイトに設置されたスグレスでは、電話番号や所在地といった会社概要のほか、採用情報や事業内容に至るまで、弊社に関連する事項を幅広く回答します。

おすすめは弊社の扱う技術要素について尋ねることです。ディープラーニングやクラスター分析など、名前はよく聞くけれども複雑で難しい……という様々な手法について、大変わかりやすく教えてもらえるので、私も頻繁にスグレスの力を借りています。

そんなスグレスですが、その口調は一貫して事務的で丁寧です。現在は質問に対する回答を返すことを目的としたシステムなので問題はありませんが、より汎用的なAIチャットボットとしての進化を考えると、TPOに応じて口調を変えられると夢が広がるでしょう。

個人的に欲しいのは、メールやSNSの返事を代筆してくれる機能です。人間関係の距離感は難しいので、どれだけ丁寧にするか、くだけた口調にするか、私はよく迷うのですが、そうした判断をスグレスに助けてもらえれば心にゆとりが生まれます。

そこでチャットボットに個性を与える研究が実現できないか?と考え、まずは世界の最先端がどこにあるのかとサーベイを行いました。本記事ではその調査結果についてまとめます。

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FAQ 検索の精度改善の取り組みについての紹介

こんにちは。プロダクト開発部で弊社の AI・高性能チャットボット「スグレス」の開発および自然言語処理の R&D をしている中井です。

チャットボットとは、「チャット」と「ボット」を組み合わせた言葉で、人工知能 (AI) を組み込んだコンピューターが人間に代わって一定の会話を自動化する「自動会話プログラム」のことです。スグレスは人工知能 (AI) を搭載した高性能チャットボットサービスです。

スグレスには Frequently Asked Question (FAQ) 検索と呼ばれる、ユーザーが入力したメッセージ (以下、クエリと呼ぶ) から、適切な回答候補を推測する機能があります。

今回は、FAQ 検索の精度改善の取り組みについて紹介します。 続きを読む FAQ 検索の精度改善の取り組みについての紹介

TensorRTを用いたエッジデバイス上でのDNN (Deep Neural Network) 推論高速化

こんにちは。2019年に新卒としてALBERTに入社した、データソリューション本部の水船です。入社してから、画像認識プロトタイピングのツールの開発や、画像認識の研究開発案件に取り組んでいます。また、弊社では先進技術部という部署が新設され、私自身は所属は違うものの、先進技術ワーキンググループの一員として業務の20%をリサーチ業務に充てています。今回は先進技術ワーキンググループの活動として取り組んできた、「TensorRTを用いたエッジデバイス上でのDNN (Deep Neural Network) 推論高速化」について話していきます。

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物体検出手法 CornerNet の紹介と実験

こんにちは。先進技術部でアルバイトをしている河田です。
今回は、Law & Dangにより2018年8月に提案された物体検出手法CornerNet[1]について紹介します。

はじめに

CornerNetは
  • 主流の物体検出モデルのほとんどで用いられている Anchor Box を排除
  • Corner Poolingという新しいPooling手法を導入し、Bounding Boxの左上・右下のコーナーを検出
という点で、多くの物体検出手法の中で異彩を放っていました(発表当時)。

本記事では、まずCornerNetの仕組みについて説明したのち、弊社で再現実装を行い独自データセットで訓練した結果を紹介します。 続きを読む 物体検出手法 CornerNet の紹介と実験

Graph Neural Networkの化学分野への応用

みなさんこんにちは。先進技術セクションでアルバイトをしている三瓶です。
今回は Graph Neural Network (GNN) の化学分野への応用について紹介します。
近年 GNN に関連する論文は増加しており、化学分野への応用を念頭に置いた研究も数多く見受けられる中で、私の専門分野である化学のドメイン知識を用いてこれらを捉え直すことを試みました。

本記事では、まず化学物質(化合物)のグラフ表現とその妥当性を整理し、次にドメイン知識を GNN に組み入れた際の精度改善について紹介します。

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先進技術セクション新設と研究プロジェクトリーダー募集開始のお知らせ

こんにちは、先進技術セクション(2020年1月より先進技術部)でマネージャーをしている筒井です[1]。 大学院で博士号を取得し、東京大学のビッグバン宇宙国際研究センターでおよそ3年間宇宙物理の研究に従事した後、ALBERTに2015年10月に入社しました。ブログに顔と名前が掲載されるのが 恥ずかしいため逃げ続けていましたが 、4年経って、今更ながら覚悟を決めての公式ブログ初登場です。今回は、ALBERT内で先日新設された先進技術セクションの紹介と、研究プロジェクトリーダー募集開始のお知らせをしたいと思います。
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