AIBR プレミアム
拓海先生、最近部下から『画像の雨除去に良い論文がある』と聞きましたが、要するに何ができるようになるんでしょうか。現場の投資に値しますか？
素晴らしい着眼点ですね！この論文は写真や映像に写り込んだ雨を取り除くための技術を改善するもので、大きくは『無関係な情報を切り捨てて重要な情報だけを残す仕組み』を導入していますよ。
うーん、専門用語が多くてピンと来ません。『無関係な情報』って、例えば現場のカメラで光の反射やホコリが邪魔になるようなことですか？
まさにその通りです。分かりやすく言うと、従来のTransformer (Transformer、変換器) が周りの全部に目を配るのに対して、この論文は『見るべき点だけを見る』仕組みを学ばせています。投資対効果の観点では、画質改善が必要な映像解析や検査ラインで価値がありますよ。
これって要するに、不要な注意を切り捨てて必要な情報だけ残すということ？もしそうなら、計算は楽になりますか、それとも逆に重くなるのでは？
良い指摘ですね。要点を3つにまとめると、1) 不要な相関を減らすことで結果のノイズが減る、2) top-k選択という学習可能な仕組みで重要な結びつきだけを残す、3) ただし現状はモデルサイズと計算量（FLOPs (FLOPs、浮動小数点演算数)）が大きく、実運用では圧縮が必要、という点です。
top-k選択、聞き慣れない言葉ですね。仕組みとしては難しいですか、現場のエンジニアに外注で頼めるレベルでしょうか。
専門用語は難しく感じますが、比喩を使うと分かりやすいですよ。top-k選択は会議で鍵になる数人だけ招くようなものです。全員を招くと時間がかかるが、重要な人だけ招けば効率が上がる。実装は既存のAIエンジニアで対応可能ですが、学習済みモデルの圧縮や運用観点の工夫が必要です。
なるほど。リスクや限界は何でしょうか。現場のマシンで動かせるか、費用対効果が合うかが一番の関心事です。
現状の課題は二つあります。第一にパラメータ数が多くパワーのあるGPUが必要な点、第二に実運用時に必要な推論速度を満たすためにモデル圧縮や蒸留が必要な点です。しかし、特定用途向けに軽量化すれば現場導入は現実的です。私たちで検証プロトタイプを作れば、投資判断材料が揃いますよ。
分かりました。これって要するに、重要なつながりだけを学習して画質を上げるが、今は計算コストが高いからまずは小さな現場で実験してから拡大するという話ですね。
その理解で完璧ですよ。大丈夫、一緒にやれば必ずできますよ。まずは小さなPoC（概念実証）で効果とコストを測り、それを元に段階的に導入計画を作りましょう。
ありがとうございます。では自分の言葉でまとめます。要するにこの論文は、画像のノイズや雨を取り除くために『重要な関連だけを残すスパースな注意機構』を学習させ、より鮮明な画像を得る技術であり、ただし計算資源の工夫が必要ということ、ですね。
