わずか0.1秒でAIモデルを評価できるRBFleX-NAS。夢だったトップジャーナル掲載

「何百時間もかかるAI評価の作業が、一瞬で終わったら、どれだけ世界が変わるだろう」

「何百時間もかかるAI評価の作業が、一瞬で終わったら、どれだけ世界が変わるだろう」
RBFleX-NAS：AIの良し悪しを一瞬で見抜く
仕組みをかんたんに言うと…
どれくらいすごいのか？
この技術は、ビジネスにも応用できる？
最後に
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デモ動画
論文

これは、博士課程の研究テーマを考えていたとき、ふと思ったことです。

AIを開発する裏側には、気の遠くなるようなモデルの選定作業があります。たとえば、画像認識のAIをつくるときでも、「どんな構造にするか」「どれだけの層を使うか」「どんなフィルタを使うか」など、無数の選択肢の中から、最適なネットワーク（モデル）を探す必要があります。

現実には、１つのAIモデルを決め、評価を1回行うだけで何百時間・何百ドル分のGPU計算が必要になることもあります。これでは、多くのGPUと予算がある巨大企業のみが自社のアプリケーションに最適なAIを設計できることになってしまいます。

RBFleX-NAS：AIの良し悪しを一瞬で見抜く

このボトルネックを根本から変えるのが、私が博士課程で開発した RBFleX-NAS というアルゴリズムです。

この技術は、なんと「モデルを学習せずに、その良し悪し（精度がどれくらい出るか）を0.1秒で予測できる」というもの。

どうやってそんなことが可能になるのか？

仕組みをかんたんに言うと…

通常、モデルの良さを判断するには「実際に学習させて、テストして、精度を見る」必要があります。

ですがRBFleX-NASでは、ネットワークの中身（構造や初期状態の重み）を数式的に分析し、その“形”だけで性能を予測する仕組みを使います。たとえば、「Airplane」や「Bird」といったカテゴリにおける入力特徴量の分布ヒートマップや、各モデルの構造と予測精度の関係性を可視化すると、精度の良い(91.66%)AIモデルは全く違う特徴を示しますが、精度が悪い(26.57%)AIモデルは２つの違う画像に対してほとんど同じ特徴しか得れていません。RBFleX-NASはこの現象を応用して、AIモデルを高速で評価します。

イメージとしては、料理を食べる前に、材料とレシピを見て美味しさを当てるようなものです。

だから、GPUを使って何時間も学習させる必要がありません。