顔認証やサイバー攻撃の検知・分析を行うAI分析エンジンは、あらかじめ設定した量のデータをすべて取得してから分析し、結果を出すのが一般的です。例えば顔認証を活用した入退場ゲートでは、複数フレームの画像を連続して撮影しデータを蓄積してから、それらを総合的に判断することで個人を認証します。
このたび、「エビデンスの強弱が多様かつ断片化された情報を総合評価して、できるだけ速く、正確に判断を下さなければいけない」といった、複雑な意思決定を行う際にみられる脳活動の知見を応用し、すべてのデータの蓄積を待たず、データを取得しながら同時に分析していく技術を開発しました。所望の信頼度(尤(もっと)もらしさ)が得られたタイミングでデータ収集を打ち切り判断するため、認証や検知・分析を高速化できます。また、あらかじめ設定した量のデータすべてを取得する場合は、より高精度な判断が可能です。
このような考え方で判断する逐次確率比検定(Sequential Probability Ratio Test: SPRT、注1)は1940年代に提案されており、製造分野の品質管理で使われてきました。しかし、必要となるデータなどの前提条件(注2)が厳しく、幅広い領域に適用することは困難でした。近年、意思決定時における大脳頭頂葉の神経細胞がこの手法に近い計算をしていることが明らかになったことから、こうした最新の脳神経科学とNECの機械学習の知見を融合することにより、厳しい前提条件を乗り越える革新的なアルゴリズムを考案し、速度と精度を両立する技術を開発しました。
NECは本技術について、NECの生体認証「Bio-IDiom」(注3)の中核技術であり、世界No.1の認証精度(注4)を有する顔認証AIエンジン「NeoFace」(注5) への搭載を目指しています。また、不正通信などサイバー攻撃の検知・分析の速度・精度の向上をはじめ、時系列データを活用する領域全般への適用を検討します。
技術の詳細
NECは、逐次確率比検定の適用に課されるデータの厳しい制約条件を緩和し、幅広い社会実装を可能にする技術「SPRT-based algorithm that Treat As Nth-Order Markov Series：SPRT-TANDEM」(注6)を開発しました。本技術は、統計的判断の尺度(注7)を高速かつ頑強に推定する新たな損失関数と、損失関数を特定するディープニューラルネットワーク構造(注8)を、脳神経科学などの学際的知見に基づき設計し、アルゴリズムとしたものです。本アルゴリズムは従来手法と比較して、目標精度を同じとした条件下で最大20倍の速度で判断を可能にします。
NECは本技術を本年5月3日～7日(日本時間)に開催されている、機械学習・人工知能の分野で権威ある国際会議「ICLR(International Conference on Learning Representations)2021」のSpotlight Presentationで6日に発表しました(注9)。
本リリースの詳細は下記をご参照ください。
https://jpn.nec.com/press/202105/20210506_03.html
概要：日本電気株式会社（NEC)
詳細は www.nec.co.jp をご覧ください。
Copyright 2021 JCN Newswire. All rights reserved. www.jcnnewswire.com
