AGEST、画像認識モデルの信頼性を高める新技術「AdaSniper」の特許を出願

AGESTは25日、電気通信大学との共同研究で開発した、画像認識モデルの信頼性を高める新技術「AdaSniper」の特許を出願したと発表した。

AdaSniperは、AIが「画像をどう間違えたか」を学習して、その間違いやすいパターンを自動で効率的に見つけ出す技術で、画像認識モデルの隠れた弱点を見つけ出し、その信頼性を飛躍的に高めることができる。

「AdaSniper」概要
①LLMを活用した適応的かつ自動的な検出
LLMが誤認識先クラス情報を基に、誤認識を引き起こしやすいテスト条件を自動的に生成・探索。手作業で行っていたテストの負担を大幅に軽減し、効率的な検証を行う
②効率的なテストバリエーションの確保
基本画像をベースに画像情報を人工的に改変し、AIを使って画像解析ソフトウェアが間違いやすいと思われるバリエーションを集中的に作成して、テストに必要な量とバリエーションを効率的に確保
③誤認識への対応
誤認識が発生しやすい特定の条件（系統的故障）を効率的に特定して、テスト対象の画像認識モデルの弱点を網羅的に検出
④幅広い応用可能性
画像解析ソフトウェアを使用するあらゆる分野（医療、農業など）への応用が可能。評価実験では、AdaSniperがベースライン手法と比較して、探索が進むにつれてより効率的に系統的故障を検出できることが確認された

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