AIに認識されにくくするカモフラージュのアルゴリズムを「UNLABELED」が採用
2021/10/22 11:40
インスタレーション「LABELING EYE」
Qosmoは2021年10月20日、身につけるだけでAI監視カメラに人として認識されにくくすることを可能にするテキスタイルパターンを開発。テキスタイルレーベル「UNLABELED」に採用されたと発表した。
物体認識AIアルゴリズムの精度向上の研究において、その認識精度を狂わせる対象物への理解は重要な課題だ。特定の物体が映り込むことで認識精度が大きく影響されれば、社会実装後の機能にも支障が出る可能性がある。
同社は2018年にGoogleの研究者が発表したアルゴリズム「Adversarial Patch」に着目。これを応用することで任意の対象に対するAIの認識妨害や、異なる対象として誤認識させるパターンを開発した。また、衣服としての活用や「カモフラージュ」のモチーフを念頭に置きながらも、人としての認識率の低下を大きくするための実験を実施した。
UNLABELEDは、同社がDentsu Lab Tokyoと共に立ち上げたテキスタイルレーベルだ。 同年10月22日から開催するデザイン＆アートの祭典「DESIGNART TOKYO 2021」に同社が出展する「Camouflage Against the Machines」では、同社の所属プログラマーによるインタラクティブインスタレーション「LABELING EYE」を公開する。
同インスタレーションはAdversarial Patchに基づいて開発されており、設置されたカメラの前に立つことで物体認識アルゴリズムをリアルタイムで体験できるとともに、今回開発されたカモフラージュデザインを使用し、そのアルゴリズムをだますことができる。また、同カモフラージュ柄を使ったパーカーやスケートボードなどの限定商品も販売する。
