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Nikkei X-TECH_2024.6.19

파나소닉HD, 적은 학습 데이터로 정밀도를 유지하는 기술 개발
AI가 '간과한 것'에 착안

파나소닉홀딩스(파나소닉 HD)는 인공지능(AI) 모델이 간과한 물체에 착안함으로써 적은 학습 데이터로 화상인식 AI의 정밀도를 유지할 수 있는 기술을 개발했다. 이 기술을 이용하면 개발이 끝난 모델을 수평 전개하기 쉬워진다고 한다. 새로운 환경에 대한 데이터 가운데 5%의 화상에 라벨을 붙이는 것만으로 모든 데이터에 라벨을 붙였을 경우와 같은 수준의 인식 성능이 구현되는 것을 확인했다고 한다.

화상인식 AI의 학습 비용을 억제하는 방법으로는 학습에 효과가 있을 것으로 예상되는 화상 데이터를 AI가 자동으로 선별하는 ‘액티브 도메인 적응법’이 제안되고 있다. 이 방법에서는 교사(敎師) 라벨을 붙여야 할 후보로 불확실성이 높은 화상 데이터를 선별한다. 이때 AI 모델이 간과한 화상 데이터는 미검출을 방지하는 중요한 정보가 포함되어 있음에도 불구하고 학습 데이터 후보로 선별되기 어렵다는 문제가 있었다.

그래서 파나소닉HD는 AI 모델이 간과한 화상 데이터도 고려하는 알고리즘을 개발했다. 화상의 검출 불가능성을 평가하는 ‘FNPM(위음성 예측 모듈)’을 도입함으로써, 미검출 물체를 포함하는 화상을 선별하기 쉽도록 한다.

파나소닉HD에 따르면, 이 기술은 물체 검출 태스크 등에 폭넓게 적용이 가능. 공급망 관리에 있어서의 현장 최적화와 서베일런스(감독), 차량용 센싱 등의 분야에서 AI 모델을 많은 현장에 전개해 나갈 수 있을 것으로 기대한다고 한다.

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