パナソニック ホールディングス株式会社は、カリフォルニア大学バークレー校、北京大学、カーネギーメロン大学の研究者らと、未知のデータを効率的に見分けることに着目したAI技術「Split-Ensemble」を共同開発しました。
本技術は先進性が国際的に認められ、AI・機械学習分野のトップカンファレンスであるThe 41st International Conference on Machine Learning(ICML 2024)に採択されました（採択率27.5％）。
2024.07.17
論文・発表
AI基盤・CoE
未知データを1/4の計算コストで効率的に見分けられるAI技術「Split-Ensemble」がICML2024に採択
論文リンク
- Split-Ensemble: Efficient OOD-aware Ensemble via Task and Model Splitting
Anthony Chen, Huanrui Yang, Yulu Gan, Denis Gudovskiy, Zhen Dong, Haofan Wang, Tomoyuki Okuno, Yohei Nakata, Kurt Keutzer, Shanghang Zhang -
https://arxiv.org/abs/2312.09148
本技術は、UC Berkeleyが主導する「BAIR オープンリサーチコモンズ（*3）」の枠組みで開発したもので、Panasonic R&D Center AmericaのDenis GudovskiyとパナソニックHD テクノロジー本部の奥野 智行、中田 洋平が参画した研究成果です。
プレスリリース
- パナソニックHD、未知データを1/4の計算コストで効率的に見分けられるAI技術「Split-Ensemble」を開発
- https://news.panasonic.com/jp/press/jn240717-1
関連リンク
- Panasonic×AI WEBサイト
- https://tech-ai.panasonic.com/jp/
- Panasonic×AI X
- https://twitter.com/panasonic_ai
