クリエイターズネクスト、AIの特許技術によるPoCで 自動運転車セキュリティー防御技術 世界一を達成

株式会社クリエイターズネクスト(本社:東京都港区、代表取締役:窪田望)は、AIの特許技術を活用した自動運転車のセキュリティー防御技術のPoC(概念実証実験)を行い、防御技術における世界一を達成したことを、21年12月8日公表した。同社はこの達成を受けて、今後はより良いAIモデルやAI開発ライブラリの開発を進めるとしている。

自動運転車の普及によって、渋滞や交通事故の減少、交通弱者の救済などが期待されるが、その実現には大きな課題がある。それは、サイバー攻撃への対応だ。敵対的な攻撃によって自動車の自律走行システムを簡単に騙し、「停止」の道路標識を「時速60km制限」と誤認させる撃法が実在している。

クリエイターズネクストはこの課題を解決するために、強いAIの特許を取得(特許6774129『教師あり・教師なしの前処理・モデル・ハイパーパラメーター最適化』)。

本特許技術のPoC(概念実証)を株式会社エクス(本社:大阪府大阪市北区)の協力のもとCIFAR-10にて実施し、Googleの実験結果を精度と頑健性 両方の数値において上回り、世界一のセキュリティー防御技術を達成した。

※CIFAR-10に対する精度・頑健性の記載はGoogleの論文中になく、弊社環境で論文と同様の設定で再現した結果に対する、弊社特許技術による成果向上が見られた。

この特許(特許第6774129号(P6774129))については
【発明の名称】解析装置、解析方法及び解析プログラム
【課題】複数のアルゴリズムで学習処理を行った場合における学習モデルの性能を予測する解析装置、解析方法及び解析プログラムを提供する。
【解決手段】解析装置10は、所定の問題について設定された第1損失関数の大域的形状を表す第1形状情報及び学習モデルの性能を学習データとする教師あり学習によって生成された予測モデルを用いて、新たな問題について設定された第2損失関数の大域的形状を表す第2形状情報に基づいて、第2損失関数の値を小さくするように学習モデルの機械学習を実行した場合の学習モデルの性能を、複数のアルゴリズムそれぞれについて予測する。とある。

同社は今後、サイバー防御に特化した集積回路とSaaSを開発し世界14.2億台の自動運転車への提供を目指す。また、サイバー防御に特化した集積回路を開発し、自動車メーカーに販売。その後は最新の攻撃に対応するためのセキュアなプラットフォームをサブスクリプションで提供することを計画しているとしている。


【オリジナル記事・引用元・参照】
https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000000017.000038825.html

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