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記事検索結果
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説明可能なAIを用いて抗ウイルス効果の判断根拠となる分子構造を特定した。... 学習後のAIモデルをSHAPという手法で判断根拠を可視化した。... 実際の材料開発ではAIの提案する分子の判断根拠を参...
AIの判断根拠を特定できる説明可能なAI技術で解析した。... SHAPでは特徴量ごとの予測結果への影響度を計算し、どの要素がAIの判断の根拠か特定する。
判断根拠に特徴量や最も影響した因子を挙げる手法もある。これらはユーザーにとって分かりやすい反面、判断過程を単純化している課題があった。 判断根拠として画像の学習データを示すと曖昧さも...
理化学研究所の佐々高史専任研究員らは、打音検査で職人の判断を人工知能(AI)技術で解釈するシステムを開発した。... 熟練技能者の検査の巧みさや判断根拠を参考に若手を育てやすくなる。&...
利用者に安心感を与え信頼されるように、AIによる判断の根拠を人が理解できるようにする技術も発達してきた。... 最近のAIの特徴は、大量の教師データ(例題と正解の組)に倣って判断を調整...
一方のAIモデルは、複雑な挙動を比較的容易に再現できる反面、判断根拠がブラックボックス化する欠点がある。
AIの判断根拠となるデータを示して人間が解釈できる形に直す技術だ。... 乾リーダーは「基準が具体的で判断しやすい項目はAIの採点精度が高い。... 判断の透明性と一貫性を両立した。 ...
発見するAIは判断根拠の説明や知識発見が可能なAI技術「ワイド・ラーニング」を用いて、特徴的な因果関係を持つ条件を網羅的に抽出できる。
東北大学の塙一晃研究員と乾健太郎教授、大阪大学の原聡准教授らの研究グループは、「説明可能な人工知能(AI)」が一般ユーザーに適切な判断根拠を示せるかどうかを評価する方法論を構築した。....
従来の深層学習で課題だった大量の学習データや意思決定の過程のブラックボックス状態を解消し、独自技術により少量のデータで判断根拠が明確なAIを開発している。
これによりAIの学習内容・判断根拠の説明、運用時のAI挙動監視と継続改善、定着化のための体制整備の三つのサービスを提供する。 AIの予測や判断結果の根拠を定量的に提示し、担当者との認...
我々の目的は、ブラックボックス化しているAIの判断根拠を説明できるようにすること。... 一方で、ディープラーニング技術のニューラルネットワークが多層化していて、その判断根拠が分かりづらいという問題が...
これまでブラックボックス化していたAIの推論結果や判断の根拠を説明できる技術を開発し、生産現場などに導入することを狙う。 ... このため判断結果の有効性や信頼性を評価できず、生産現...
思考過程が不透明なAIの学習結果や判断根拠を理解しやすい形で可視化する「説明できるAI」が7件。... 半面、人間が判断の根拠を知ることができないなどの問題点も指摘されている。NEDOはこうした点を踏...
また、AIが導き出した結果に至る理由(判断根拠)を確認できる「ホワイトボックス型AI」を採用。既知の攻撃とマッチングする従来の手法とは異なり、平時の通信状態をモデル化し、その基準から大...
現在のAIは判断根拠を明示できないものが主流のため、社会や経済に大きな影響を与える用途に使いにくい。... AIの判断がもたらした結果から、モデルの中で何が起こったのかを、開発中の『XAIシステム』で...
マニュアルやシミュレーションの結果を理解できるプラントエンジニアは、AIの判断の根拠を理解できる。 ... 診療で利用するほど根拠や判断の記録が増え、根拠のあるデータに絞り込んだ再学...
