トピック: Explainable AI (XAI)

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米研究者がメタヒューリスティクスの上位に推論エージェントを置く制御層「RACL」を発表。既存の業務制約を変えずに最適化アルゴリズムの探索挙動を動的に改良し、配車コストを最大8.3%削減した。

米研究者らが臨界パーコレーション理論を応用した合成データセットを開発した。ニューラルネットワークの解釈性評価の精度が高まることで、金融・医療・製造業における説明可能なAI導入が加速する可能性がある。

日中共同研究チームが骨盤の多クラスセグメンテーションに対応した解釈可能なAIアルゴリズム「GUMP-Net」を発表した。少量の訓練データでも高精度を維持する特性が、医療機関の診断業務効率化と外科手術計画の高度化に直結する。

画像認識AIの内部では、フーリエ変換の「位相」成分が物体の同一性を担い、「振幅」はほぼ不要であることが実験で示された。この知見は製造業の品質検査からセキュリティ認証まで広範な産業に影響を与える。