立教大学の安木駿介大学院生と瀧雅人准教授の論文がコンピューター分野の国際会議「ＣＶＰＲ２０２４」に採択された。６月１７～２１日まで米ワシントンで開かれる同会議で発表される予定だ。画像ＡＩと昔からあるアルゴリズムを利用することで、最先端のものに匹敵することを証明している。

研究では、画像ＡＩモデル「ラージカーネルＣＮＮ」が高い位置特定の性能（ＷＳＯＬ）を示すことが明らかにされ、さらにその要因が徹底的に解析されている。まず、既存の見解の妥当性について検証するため、有効受容野サイズがＷＳＯＬ性能を向上させるかどうかを調査。その結果、有効受容野が性能向上を導く従来の見解を支持しない成果が提示された。

両者は解析により得られた数々の発見を報告。現代的なラージカーネルＣＮＮでは古くからのアルゴリズム「ＣＡＭ」が抱えていた問題点が解消されていることを明らかにした。ＣＮＮとＣＡＮを組み合わせることで、情報を過不足なく捉え、位置特定の性能を高められているという。

安木大学院生らは「高い信頼性を備えたＡＩが得られれば、未知の科学的知識をＡＩから引き出したり、ＡＩが学習から獲得した知見をＡＩから直接学ぶことができるなど、幅広い活用が期待できる」とし「人間社会のより深い部分で役にたつＡＩを見据えて、今後も研究を進めていく」とコメントしている。