分散型機械学習技術の確立めざす

　これを受け、8者にプラナスソリューションズ（株）、ギリア（株）を加えた10者で、総務省委託研究開発『安全なデータ連携による最適化AI推進コンソーシアム』を設立した。
　コンソーシアムは、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の確立をめざす。これにより、プライバシーデータや機密データなどを含む実空間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、分野横断的な社会課題の解決や産業競争力の向上に貢献したい考えだ。

「データ連携AIプラットフォーム」を創出へ

　コンソーシアムの研究開発では大きく3つの活動を実施。さらに、3つの活動を組み合わせた分散型機械学習技術を活用し、具体的な社会実装シーンを想定した技術実証を行う。
　「マルチモーダルAI技術の開発・高度化」として、多様なデータを組み合わせ複雑な予測を可能とする大規模マルチモーダル深層学習モデルの構築技術および、実空間から収集するデータの差異を吸収可能な、ロバストなマルチモーダルAI技術の研究開発を行う。
　「エッジAI技術の開発・高度化」を見据え、マルチモーダル深層学習モデルを対象に、エッジ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技術の研究開発を行う。さらに「連合学習技術の開発・実用化」では、マルチモーダル深層学習モデルを対象に、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の研究開発を行う。
　これらの研究開発で確立した分散型機械学習技術を活用し、多様なデータを安全に連携させることを可能とする「データ連携AIプラットフォーム」を創出する。これにより、分野を横断したデータ活用を進め、社会課題の解決や産業競争力の向上が期待されている。

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