AIBR プレミアム
拓海さん、最近若手から『AIで衛星データの解析をやろう』と提案がありまして、そもそも衛星がとるデータって何が問題で、なぜ深層学習を使うと良いのか教えていただけますか。
素晴らしい着眼点ですね！衛星データはノイズが多く、イベント（ここではガンマ線バースト）を確実に拾うのが難しいんですよ。大丈夫、一緒に整理しますね。要点を3つにまとめると、1)データ量が多い、2)パターンが複雑で人手では取り切れない、3)学習データがあれば深層学習は強い、です。
なるほど。しかしウチは投資対効果を厳しく見ます。深層学習を導入すると、どの程度で現場に役立つのかイメージしにくいです。導入コストと効果、あと運用の難しさはどうでしょうか。
いい質問です、田中専務。投資対効果は具体的に『誤検出の削減』『見逃しの削減』『処理時間の短縮』の3点で評価しますよ。運用面は、最初にモデルを育てる工数が必要ですが、学習済みモデルを現場に組み込めば継続コストは下がります。具体的には小さなパイロットから始めるのが現実的ですよ。
この論文ではFermiという衛星のデータを使っていると聞きました。TTEという聞き慣れないデータ形式も出てきて、技術的な説明を噛み砕いてほしいです。これって要するに、現場での誤検出が減って人の工数が節約できるということですか？
ほぼその通りですよ。少し整理します。Fermi/GBM（Fermi Gamma-ray Burst Monitor、フェルミ/GBM）は多くの検出器で同時観測する装置で、TTE（Time-Tagged Event、時間タグ付きイベント）は時刻ごとの受光記録です。画像化して畳み込みニューラルネットワーク（Convolutional Neural Network、CNN）で分類すると、人が見落とす微妙な特徴を拾えるんです。要点を3つにまとめると、1)TTEを画像化して学習できる、2)CNNは局所的パターンを得意とする、3)学習済みモデルで候補抽出の自動化が可能、です。
説明は分かりました。ただ現場に導入するには、モデルが何を根拠に判定しているかを説明できる必要があると考えています。ブラックボックスは使いにくいのではないですか。
鋭い視点です。そこでこの研究はGrad-CAM（Gradient-weighted Class Activation Mapping、勾配に基づく注目領域可視化）を使って、モデルが注目した時間帯や検出器を可視化しています。要点は3つ、1)可視化で根拠を示せる、2)誤検出の原因分析ができる、3)現場オペレーションにフィードバックできる、です。これなら説明責任も果たせますよ。
なるほど、最後に私の理解を整理します。要するに、1)膨大なTTEデータを画像にしてCNNで学習させ、2)Grad-CAMで判定根拠を示しながら候補を自動抽出し、3)人はそれを最終確認する、というハイブリッド運用にすれば現場の負担が減る、ということですね。こんな理解で合っていますか。
素晴らしい要約です、その通りですよ。大丈夫、一緒にやれば必ずできますよ。初めはパイロット運用から始めて、精度と運用フローを段階的に改善しましょう。
