AIBR プレミアム
拓海さん、最近部下から「観測データにAIを使おう」と言われましてね。光度曲線って聞くと昔の検査データを思い出すのですが、現場での課題感を教えてくださいませんか。
素晴らしい着眼点ですね！光度曲線とは対象の明るさの時間変化を描いたものです。観測では雲や近接する星で汚染が入り、品質の悪いデータが混ざるんですよ。手作業で選別すると時間も人手もかかるんです。
要はデータの前処理が肝で、人が判定しているとコスト高になると。ではAIにやらせればコストは下がるんですか。
大丈夫、一緒に見ればできますよ。今回の研究は機械学習を使って、星による明るさの増加（stellar contamination）と雲による減光（cloudy contamination）を画像から自動判定しています。導入効果は人手削減と判定の高速化です。
技術的にはどんなアルゴリズムを使うんですか。難しい名前が並ぶと不安になります。
専門用語は後で噛み砕きますよ。要点は三つです。まずConvolutional Neural Network (CNN)―畳み込みニューラルネットワークで画像の特徴を学ばせる。次にSupport Vector Machine (SVM)で分類を行う。そして比較検証にResNet-18やLightGBMも使って性能を確かめる、という流れです。
つまり、まずは学習用に正解データを作り、そこからモデルを作ると。これって要するに前処理で汚染画像を自動で弾けるということですか？
その通りです。実験ではCNNとSVMが主要手法として採用され、星による増光の検出でF1スコア1.00、雲による減光でF1スコア0.98を達成しています。導入すると品質の高い光度曲線を効率よく得られるんです。
導入コストと効果の見積もりが重要なんですが、運用現場での注意点はありますか。現場の人たちが抵抗しないかなと心配です。
大丈夫、段階的に進めましょう。導入は三段階が現実的です。まずは現場と一緒にサンプルをラベル付けする小規模検証、次にバッチ処理で自動判定を組み込み、最後にフィードバックループでモデルを継続学習させる。操作は現場に優しいUIにすれば受け入れやすくなりますよ。
なるほど。最後にもう一度、要点を三つにまとめていただけますか。経営会議で短く伝えたいので。
いい着眼点ですね！三つに整理しますよ。1) 手作業の前処理を機械学習で自動化できる、2) CNNとSVMで高精度に汚染画像を検出できる、3) 小規模検証→段階的展開→継続学習で運用可能にする、です。大丈夫、一緒に進めば必ずできますよ。
分かりました。要するに、まずは現場と一緒にラベル作りをして、小さく始めて効果を示す。そうすれば現場も納得して導入できる、ということですね。自分の言葉で言うと、現場の手を減らしつつ品質を担保するために、画像判定をAIに任せる段階的な導入が肝、という理解で間違いありませんか。
