分散型匿名化処理によるプライバシープリザーブドAI基盤構築
| 体系的番号 |
JPMJMI19B2 |
| DOI |
https://doi.org/10.52926/JPMJMI19B2 |
研究代表者 |
斎藤 英雄 慶應義塾大学, 理工学部, 教授
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| 研究期間 (年度) |
2019 – 2021
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| 概要 | AI技術の革新のためには，大量の現実データにより学習されたAIを構築することが重要となる．特に，飛躍的に増加しているモバイル型デバイス等により撮影される大量の画像群による機械学習は有効であるが，個人的な特を含むデータをクラウド上で共有することはプライバシー保護の観点から問題があり難しい．
本研究では，撮影した画像からプライバシー性を自動判定し，プライバシー性の度合いを階層的に制限した画像を生成するメディア処理技術を研究する．そして，それをカメラの接続されたエッジ側のデバイスのみで実施できるプライベートAI群と，そこから集約されるプライバシー情報を含まない大規模な学習データを共有するクラウドAIにより構成される集合的ネットワークモデルを構築する．
さらに，プライバシー保護を行ったAIによって，障害者の視覚や高齢者の記憶力の補助により社会的行動が支援可能であることを実証する．
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| 研究領域 | 超スマート社会の実現「サイバーとフィジカルの高度な融合に向けたAI技術の革新」 |
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