InnerEye AI プラットフォーム

人間が画像データを見た時の脳波をEEG(Electroencephalogram)にて採取します。画像データ内の情報を基に判断した人間の脳波は、特徴的なパターンを示します。その特徴と画像データをAIにラーニングさせることで、人間の認識、判断を基にしたAIを作り上げることができます。このページでは、InnerEye社のAI学習用を含む、AIプラットフォームを紹介します。

人間の脳とAIの融合という技術

コンピューターといえど、人間の脳ほど「素早く」かつ「詳細に」物体、人、事象、現象を認識、判別することは難しいと言われています。InnerEye社の創業者の一人であるアミア ゲバ教授は、この人間の脳の特長をAIに用いることで、従来のAIモデルと比較して精度を改善し、学習時間とデータを大幅に削減しながら、エキスパートの判別アルゴリズムをAIに移植することを実現しました。

設立者のアミア ゲバ教授は、イスラエルのベングリオン大学の生物医学機械学習研究室で教授として現在も教鞭をとっており、脳の電気的活動の分析とそのモデリングを専門に研究してきました。また、近年、新しい脳ネットワーク活性化法(BNATM)の開発を行い、幅広い脳研究と臨床応用を可能にしました。InnerEye社のAIは、この長年の研究を基にした、世界でも新しい技術です。

また共同設立者のレオン教授は、ヘブライ大学 認知脳神経科学の教授を務められており、人間の脳における音や画像等の認知について数々の成果を発表されています。2人の学術的な研究を基に、これまでにない全く新しいAIを開発/製品をリリースいたしました。本製品は日本、イスラエル、米国でパテントを取得しております。なお、BNATMはFDA(US Food and Drug Administration)およびCE(Europian Conformity)認証を受け、臨床使用が承認されています。

InnerEye AIの仕組み

InnerEye社のAIプラットフォームで、人間の脳波を用いてAIに学習させることができます。

画像データを人間が認識・判別すると、それに対応した脳波が発生します。EEG(Electroencephalogram)により脳波をモニターし、脳波データをBrainwave Classification用NN(Neural Network)に入力すると、脳波に応じた判別結果としてラベルデータが生成されます。ラベルデータと画像データをImage Classification用のNNに入力し、学習をしていきます。


熟練者・専門家の方の脳波をキャプチャーすることによって、その方の経験や技術に基づいた判断結果を反映するAIをより簡単に設計することができます。また、脳波から下した判定に対する確信度を測定し、確信度の低いデータはFeedbackを行って、再確認することができます。

脳波測定によるClassificationの様子 (X線画像の選別)

InnerEye社 AIプラットフォームによって、人の脳からどのように学習をさせていくか、3つのデモをご紹介します。

 

1.自動車の画像から、スポーツカーを分類するケース 

2.X線画像から危険物を発見、分類するケース

3.ドライブシュミレーターによる危険シーンの抽出、および人の集中力や関心度を脳波からモニター

 

被験者の人の認識を、そのままAIに学習させることができます。

製品構成

使用時の形態

完全自動化 - 独立動作タイプ

人の脳波を利用し学習した後、Image Classification用のNNを独立させることができます。

AIを用いた完全な自動化モデルとしてサービスをすることができます。

脳波モニタタイプ

作業者の脳波をモニタしながら継続的にAIのトレーニングが行えます。

作業者のアシストや、作業中の集中力、疲労もモニターすることができます。

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