| 講演名 | 2023-11-24 Score-RAM（Score Regression Activation Mapping）に基づく車載ワイヤーハーネスの電気的特性を予測する畳み込みニューラルネットワークの説明可能性に関する検討 蛯名 舜平(静岡大), 關根 惟敏(静岡大), 臼杵 深(静岡大), 三浦 憲二郎(静岡大), |
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| 抄録(和) | 本稿では，説明可能な人工知能に基づくScore-RAM（Score Regression Activation Mapping）を提案する．Score-RAMは，回帰問題のための畳み込みニューラルネットワーク（CNN: Convolutional Neural Network）モデルにおいて，入力画像内の各領域の重要度を表す活性化マップという二次元グラフを生成することができる手法である．本研究では，著者らが先行研究で開発した車載ワイヤーハーネスの電気的特性を予測するCNNにScore-RAMを適用し，その説明可能性について検討する． |
| 抄録(英) | In this report, we propose score regression activation mapping (Score-RAM) based on explainable artificial intelligence. Score-RAM is a method that can generate a two-dimensional graph called an activation map that represents the importance of each region in an input image of a convolutional neural network (CNN) model for a regression problem. We then validate explainability of Score-RAM applied to the CNN predicting the electrical characteristics of automotive wire harnesses, which was developed in our previous study. |
| キーワード(和) | 車載ワイヤーハーネス / 深層学習 / 説明可能な人工知能 / 畳み込みニューラルネットワーク |
| キーワード(英) | Automotive wire harness / deep learning / explainable artificial intelligence / convolutional neural network |
| 資料番号 | EMCJ2023-74 |
| 発行日 | 2023-11-17 (EMCJ) |
| 研究会情報 | |
| 研究会 | EMCJ |
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| 開催期間 | 2023/11/24(から1日開催) |
| 開催地（和） | 機械振興会館 |
| 開催地（英） | Kikai-Shinko-Kaikan |
| テーマ（和） | 若手研究者発表会 |
| テーマ（英） | Young Scientist Meeting |
| 委員長氏名（和） | 田島 公博(NTT-AT) |
| 委員長氏名（英） | Kimihiro Tajima(NTT-AT) |
| 副委員長氏名（和） | 豊田 啓孝(岡山大) |
| 副委員長氏名（英） | Yoshitaka Toyota(Okayama Univ.) |
| 幹事氏名（和） | 日景 隆(北大) / 末永 寛(パナソニック) |
| 幹事氏名（英） | Takashi Hikage(Hokkaido Univ.) / Hiroshi Suenaga(Panasonic) |
| 幹事補佐氏名（和） | 緒方 健二(直鞍情報・産業振興協会) / 西本 太樹(パナソニック インダストリー) / 關根 惟敏(静岡大) |
| 幹事補佐氏名（英） | Kenji Ogata(ADOX) / Taiki Nishimoto(Panasonic Industry) / Tadatoshi Sekine(Shizuoka Univ.) |
| 講演論文情報詳細 | |
| 申込み研究会 | Technical Committee on Electromagnetic Compatibility |
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| 本文の言語 | JPN |
| タイトル（和） | Score-RAM（Score Regression Activation Mapping）に基づく車載ワイヤーハーネスの電気的特性を予測する畳み込みニューラルネットワークの説明可能性に関する検討 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | A Study on Explainability of Convolutional Neural Network Predicting Electric Characteristics of Automotive Wire Harness Based on Score Regression Activation Mapping (Score-RAM) |
| サブタイトル（和） | |
| キーワード(1)（和/英） | 車載ワイヤーハーネス / Automotive wire harness |
| キーワード(2)（和/英） | 深層学習 / deep learning |
| キーワード(3)（和/英） | 説明可能な人工知能 / explainable artificial intelligence |
| キーワード(4)（和/英） | 畳み込みニューラルネットワーク / convolutional neural network |
| 第 1 著者 氏名（和/英） | 蛯名 舜平 / Syumpei Ebina |
| 第 1 著者 所属（和/英） | 静岡大学(略称：静岡大) Shizuoka University(略称：Shizuoka Univ.) |
| 第 2 著者 氏名（和/英） | 關根 惟敏 / Tadatoshi Sekine |
| 第 2 著者 所属（和/英） | 静岡大学(略称：静岡大) Shizuoka University(略称：Shizuoka Univ.) |
| 第 3 著者 氏名（和/英） | 臼杵 深 / Shin Usuki |
| 第 3 著者 所属（和/英） | 静岡大学(略称：静岡大) Shizuoka University(略称：Shizuoka Univ.) |
| 第 4 著者 氏名（和/英） | 三浦 憲二郎 / Kenjiro T. Miura |
| 第 4 著者 所属（和/英） | 静岡大学(略称：静岡大) Shizuoka University(略称：Shizuoka Univ.) |
| 発表年月日 | 2023-11-24 |
| 資料番号 | EMCJ2023-74 |
| 巻番号（vol） | vol.123 |
| 号番号（no） | EMCJ-283 |
| ページ範囲 | pp.13-18(EMCJ), |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2023-11-17 (EMCJ) |