データ知識融合研究チーム

少子化と超高齢社会の進行により高齢者の介護や子供の生活安全の支援など、人の日常生活に寄り添って助けてくれるAIの実現に期待が寄せられています。しかしながら、日常空間内での人の生活は人、モノ、人と人の関わり合いなど様々なものが組み合わさって成り立っています。センサーの観測データなどから生活を構成する人やモノ、動作などの情報は部分的に得られるようになりました。しかし、今なにが起きているか、どのような意図で何をしているのか、といった人間であれば当たり前に認識できる日常生活行動の意味を解釈するために必要となる知識は依然として計算機システムが取り扱うのが困難です。本チームでは観測データと、観測データに含まれない知識を融合して、日常生活の様々なエピソードを認識し支援できるAI技術の開発に取り組んでいます。
具体的には、ビデオ映像を中心とするセンサーデータに写り込んでいる人間生活の状況をアノテーションし数十ミリ秒単位で記述する知識グラフ化技術（X2KG技術）を開発しています。
また、個別性の非常に高い生活現象を抽象的に扱い汎化するためにドメイン非依存の生活エピソード記述のためのオントロジー研究と構築を進めています。 さらに、日常生活環境下での人とAIやロボットの対話を実現するためのマルチモーダル対話モデル研究に取り組んでいます。