ELITE:出自管理と深層学習に基づく専門知識獲得基盤の開発とその視覚計算応用
【研究キーワード】
知識獲得 / 出自管理 / 深層学習 / 視覚計算応用
【研究成果の概要】
全5カ年計画の初年度にあたる本年度に実施した主要な研究内容は,以下の5項目に要約できる.
1. MSPL (Multi-Scale Planar Lattice,マルチスカラ平面格子)のデータ表現の概念設計から出発し,視覚発見プロセス(2006)に基づいてMSPLの出自を管理するとともに,その遷移を深層学習できるような制御レイヤを追加した計算パラダイムとして,視考支援基盤を提案した.これは,研究代表者が委員長を務める日本学術会議総合工学委員会可視化の新パラダイム策定小委員会の有力な新パラダイム候補にも選ばれている.
2. 計算法科学を例にとり,項目1の視考支援基盤にそって,専用MSPLの代数系の出自管理をサポートするデータフロー型ビジュアルプログラミング環境の基本設計を完了した.この成果については,1件の学術誌論文と2件の国際会議録論文を公刊した.
3. 光赤外天文学を例にとり,項目1の視考支援基盤にそって,専用MSPLの代数系の出自管理をサポートするデータフロー型ビジュアルプログラミング環境の基本設計に着手した.
4. 大局照明効果を有する人物全身像の画像コンポジット問題や,自然な見えを保証されたNon-Player Character群衆の自動生成,書道における複数書体の文字認識・書体変換問題を題材に,MSPLの深層学習の実利的効果を幅広く確認した.これらの成果については,2件の学術誌論文と1件の国際会議録論文を公刊した.
5. 研究期間全体を通じて利用可能な深層学習用GPUクラスタ環境を代表者が所属する慶應義塾大学に設置し,研究参加者が所属する各機関からPCワークステーションを介して接続可能にするような研究環境を構築した.これに関連して,GPUの高度利用・教育に関連する1件の学術誌論文を公刊した.
【研究代表者】