パナソニックＨＤ、未知データを１／４の計算コストで効率的に見分けられるＡＩ技術「Ｓｐｌｉｔ－Ｅｎｓｅｍｂｌｅ」を開発

■従来法の４分の１の計算コストでＯＯＤ検出を実現

　パナソニック　ホールディングス＜６７５２＞（東証プライム）は７月１７日、カリフォルニア大学バークレー校などと共同で、未知データを効率的に見分けるＡＩ技術「Ｓｐｌｉｔ－Ｅｎｓｅｍｂｌｅ」を開発したと発表。同技術は、ＡＩが学習していない分布外データ（ＯＯＤ）を従来の４分の１の計算コストで検出できる。ＡＩの信頼性向上に寄与し、自動運転や大規模言語モデル（ＬＬＭｓ）のハルシネーション抑制などへの応用が期待される。

　Ｓｐｌｉｔ－Ｅｎｓｅｍｂｌｅは、ＡＩに解かせるタスクを複数のサブタスクに分割し、各サブタスクで未知データも多面的に学習させる手法。既存のデータセットのみを使用し、外部データを追加する必要がない点が特徴。サブモデル間でアーキテクチャを共有し、モデルの枝刈りを行うことで計算量の増大を抑制している。ベンチマークデータセットでの検証では、従来法と比べて高い性能を示した。

　同技術の先進性は国際的に認められ、ＡＩ・機械学習分野のトップカンファレンスであるＩＣＭＬ２０２４に採択された。パナソニックＨＤは今後、この技術をＬＬＭｓに適用し、ハルシネーションの抑制などにつなげていく考え。また、ＡＩ技術の社会実装を加速し、顧客の生活や仕事の現場に貢献するＡＩ技術の研究・開発を推進していく方針である。（情報提供：日本インタビュ新聞社・株式投資情報編集部）

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