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 2021年は様々な「新型コロナ対策AI」が登場する。感染シミュレーションや接近を防ぐ「密」回避、治療薬候補の化合物の探索などの分野へのAI(人工知能)活用が急速に進む。

 一例として感染者数予測AIを紹介しよう。大阪大学の産業科学研究所産業科学AIセンターの教授である桜井保志センター長は、時系列の非線形の微分方程式に基づいたアルゴリズムである「リアルタイムAI技術」の研究を新型コロナの感染者数予測に応用している。ベクトル解析をテンソル場に対して拡張する「テンソル解析」の手法を使い、各国の新規感染者数や死亡者数、重症患者数の時系列ビッグデータをもとに重要な特徴や潜在的傾向を抽出し、将来の感染者数を予測する。

図 大阪大学の産業科学研究所産業科学AIセンターが開発した「リアルタイムAI技術」
図 大阪大学の産業科学研究所産業科学AIセンターが開発した「リアルタイムAI技術」
深層学習に比べ10万倍の速度と10倍の精度に
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 この技術は「深層学習に比べると10万倍の速度かつ10倍の精度で感染者数を予測できる」と桜井センター長は話す。リアルタイムAI技術では、新規感染者数などの更新データを入力すれば、即時で予測モデルもアップデートする。緊急事態宣言といった施策やウイルスの変異など状況の変化に即時に対応できるという。

 従来の手法では、例えば4カ月分の教師データがたまってから学習モデルを作成するなど、多くのデータや学習時間が必要だった。「新型コロナのような未曽有の事態にはスピード感が求められる」(桜井センター長)。