AIBR プレミアム
拓海先生、最近部下が「考古学の修復にAIを使える」と言ってきて驚いております。具体的にどんなことができるのでしょうか。そもそも古い竹簡がバラバラになった状態からどうやって元に戻せるのかイメージが沸きません。
素晴らしい着眼点ですね！大丈夫、順を追って説明しますよ。要するに、何千個にも砕けた竹簡の破片を物理の性質を使ってAIに学習させ、自動的に組み合わせ候補を出せるようにしたのが今回の研究です。難しく聞こえますが、実務で役立つポイントを3つに整理してお伝えしますよ。
3つですか。具体的にはコスト、精度、現場での運用のしやすさという点を聞きたいです。これまで職人が目で合わせていた作業をAIが置き換える、という理解でよいのでしょうか？
その理解はほぼ正しいです。重要なのは、AIが職人を完全に代替するのではなく、候補を提示して効率を何倍にも高める点です。今回の手法は物理の知識を使って大量の合成データを作り、ラベル付きデータがほとんどない問題を回避していますから、現場での学習コストを大幅に下げられるんです。
つまり、実際の接合作業を大量にやって学習データを作らなくても済む、ということですか。これって要するにデータを人工的に作る方法で学習させているということ？
はい、その通りです。ここで活用するのが破壊の物理学（physics of fracture）という考え方です。竹の割れ方や経年劣化の特徴をモデル化して、現実に近い破片画像を大量に作ることで、Deep learning (DL) 深層学習モデルは実物の破片同士の“つながり方”を学べるようになりますよ。
なるほど。それで現場の職人さんはどう評価するのですか。提示された候補リストを見て決める感じですか。投資対効果は期待できそうですか。
考古学者の報告では、候補の上位50件に正解が入る確率が従来法の36%から52%に上がり、実作業は約20倍効率化したとあります。つまり職人の判断を補助して、探す時間を劇的に短縮するため、投資対効果は高いと期待できます。ただし導入にはスキャン環境やUIの作り込みが必要です。
最後にもう一度だけ確認させてください。これって要するに、物理の法則を使って「嘘のデータ」を作り、その嘘データでAIを訓練して実物に応用する、ということですか？
その理解で問題ありません。重要なのは単なる合成ではなく、竹の破壊や劣化特性を織り込んだ物理的に妥当な合成データである点です。大丈夫、一緒にやれば必ずできますよ。以上を踏まえて、私の言葉でまとめてみてくださいませんか。
承知しました。要するに、職人の経験則をAIに学習させるために、竹がどう割れるかを物理で真似た大量の合成破片を作り、そのデータで深層学習を行って接合候補を出す。現場はその候補から決めるから時間が短縮される、ということですね。
