安全なデータ連携による最適化ＡＩ技術の研究開発

事業概要

要素技術として、ＡＩ学習用に実空間から収集するデータの量や粒度の差異を吸収しつつ、多様なデータを組み合わせ複雑な予測を可能とするロバストなマルチモーダルＡＩ技術（※）、エッジ環境（データの発生源・保管場所に近い利用者環境）の限られた計算資源の規模に応じて効率的に学習を行うエッジＡＩ技術、多数のエッジ環境間におけるデータの偏りを前提とした高精度な連合学習技術を確立し、更にこれらを組み合わせることで、実空間に存在する多様なデータを安全に連携し分野横断的な課題解決を可能とする分散型機械学習技術を確立するための研究開発を実施する。 ※ロバストなマルチモーダルＡＩ技術：収集された場所や期間、ユーザ（クライアント）などによってデータの量や粒度に不均衡が発生した場合でも性能を低下させることなく予測を可能とするマルチモーダル深層学習技術

目的

実空間に存在する多様なデータを安全に連携させることを可能とする分散型機械学習技術を確立することにより、プライバシーデータや機密データ等を含め、我が国に存在するデータを分野の垣根を越えてＡＩ学習に活用することを可能とし、分野横断的にデータを活用したＡＩにより、我が国の社会課題の解決や我が国産業の労働生産性の向上等による産業競争力の向上に貢献する。