社会問題解決の人工知能

Helton，Florence，Ezoa，Ebrima

人工知能(AI)のビジネスへの応用，衝突事故における各主体の責任評価を出力するシステムを構築

機械学習，自動車事故，知識システム，物体認識

人工知能(AI)のビジネスへの応用が注目されている．製造業から金融業に至るまで，AIの活用が期待されており，時には機械学習のような新しい技術も踏まえて実用化されている．AIのビジネスへの活用に加え，現実社会の課題解決への可能性が期待されている．本研究室では，今日解決不可能と思われる社会課題の解決に向けて，どのような革新的なAIアプリケーションを作成できるかを検討する．
1つ目の研究として，自然言語処理技術（Natural Langage Processing)を使って，フェイクニュースのような偽の情報を機械学習を用いて自動で識別するアプリケーションを開発している．現在，インターネットでは読者を騙すような偽の情報で溢れている．ニュースサイト間での競争が激しい中，情報が発信される前に，その真偽を検証する事はあまりされていない．特に世間の関心が高いニュースの場合，その情報を最初に報道することに重きが置かれている．本研究の目的は，あるニュースが真実か虚偽であるかを迅速に分類し検証する事を支援することである．
2つ目の研究として，拡張現実感技術や深層強化学習，物体認識技術を用いて，アフリカの食べ物を認識しカロリーを計算できるアンドロイドアプリを開発している．この研究の目標は，アフリカの人々の健康支援を目的として，毎日どのような食べ物を食べており，それがどのくらい健康に影響を及ぼしているかを簡易的に知ることができることである．
3つ目の研究では，実際のジンバブエの道路建設計画を対象に，客観的なデータ分析の元，計画の遅延発生を特定・予測するようなシステムの開発を目指している．計画の遅延は世界的に建設業では主要な課題の一つであり，その要因の特定は複雑で不確実性が高いと考えられている．本研究では，自然言語処理技術と機械学習技術を組み合わせたAIモデルを用いて，過去の建設プロジェクトのデータを基に，道路建設に関連する計画遅延の特定・予測を目指している．
4つ目では，ルールベースの知識システムを用いて，交通事故発生時にドライブレコーダで記録される映像を元に，事故発生の責任の所在を評価する研究を行っている．車両衝突に代表されるような交通事故は毎日発生している．残念ながら，自動車が使われる限り，車両衝突は発生し続ける．もし発生してしまった場合に，当事者の責任を明らかにすることが重要である．
本研究では，衝突車両のドライブレコーダの記録映像を入力データとして，衝突事故における各当事者の責任の度合いを出力するようなシステムの構築を目指している．