【WOT2018】不正防止、電力、医療分野におけるAI技術の最先端実践

[51CTO.comより引用] 2018年11月30日から12月1日まで、WOT2018グローバル人工知能技術サミットが北京JWマリオットホテルで盛大に開催されました。国内外の人工知能エリート60名以上と業界専門家1,000名以上が集まり、人工知能プラットフォームツール、アルゴリズムモデル、音声・視覚などの技術コンテンツを共有し、人工知能が業界に新たな活力を与える方法について議論しました。 2日間にわたるカンファレンスは、一般技術、応用分野、産業エンパワーメントの3つの主要な章をカバーし、機械学習、データ処理、AIプラットフォームとツール、推奨検索、ビジネスプラクティス、ハードウェア最適化など、13の主要な技術セッションが開かれ、人工知能技術の壮大なイベントと言えます。

「AI新世代アプリケーション」フォーラムでは、DataVisor ChinaのテクニカルディレクターであるCui Hongyu氏、中国航空工業集団のCEOであるCao Fei氏、Weizhuo ZhiyuanのCOOであるAndy氏の3人の専門家が、産業革新アプリケーションを中心とした新世代アプリケーションにおいて、AIがインターネット、電力、医療用画像、ドローンなどの産業にどのように力を与えることができるかを分析しました。

不正防止分野におけるAIの応用

DataVisor ChinaのテクニカルディレクターであるCui Hongyu氏は、基調講演「詐欺対策におけるAIの応用」の中で、AI技術がさまざまな業界に力を与えている一方で、オンラインのブラック業界でも使用されており、ブラック業界への攻撃はより自動化され、より隠蔽され、監視が困難になっていると述べた。決済業界では、カード詐欺、偽造カード取引、マネーロンダリングなどの詐欺が頻繁に発生します。インターネットが生活のあらゆる分野に浸透するにつれ、ソーシャルプラットフォームはチャットツール、ゲーム、売買、検索などの多次元の製品やサービスを提供できるようになり、中古のローカルプラットフォームでも売買取引を行うことができるようになり、これらはすべて詐欺の温床となっています。

DataVisor China テクニカルディレクター Cui Hongyu 氏

DataVisor のインターネット詐欺対策分野の調査によると、現在のブラック業界の攻撃モデルには次のような傾向が見られます。攻撃方法は多様で急速に変化しており、攻撃手段は通常のユーザーを模倣する傾向があり、攻撃アカウントの主なソースは大規模な登録から ATO アカウントへと徐々に移行しています。

IP データを隠すために、攻撃者は実際の IP を使用することはありません。攻撃者が攻撃を仕掛ける際にクラウド サービス プロバイダーや VPN を選択することは非常に一般的です。全体として、攻撃の 9% は、身元を隠すためにクラウド サーバーの IP を使用しました。さらに、一部の不正行為では、通常の IP またはモバイル ネットワークの IP をシミュレートして、リスク管理の展開を回避します。ネットワーク ドメイン名や電子メール ドメイン名が頻繁に変更されることも、不正行為対策の難易度を高めます。

従来のルール システムと教師ありモデルは、詐欺事件とラベル付けされたデータに大きく依存しているため、急速に進化するブラック マーケット攻撃にタイムリーに対応できないことが多く、詐欺対策においては常に受動的な防御状態にありました。 DataVisor の教師なしアルゴリズムは、高次元空間でのグローバル分析とクラスタリングを通じて、ラベルなしで大規模な関連詐欺グループを自動的に検出できます。教師なしアルゴリズムは、急速に進化する不正パターンの早期警告と検出において大きな利点を発揮します。

例えば、未知の不正パターンを監視するという点では、クレジットカードの不正利用の事例に加え、多額の送金や出金に関するデータもあります。これらのデータはラベル付けされておらず、個別に見ると類似点はあまりありませんが、グローバルに観察すると、いくつかの相関特性を見つけることができます。グループ分析により、これらのグループの行動は一貫性が高く、非常に疑わしいことが判明しました。たとえば、クレジットカード情報、ユーザー情報などの特性ディメンションの統計分析、取引頻度の変化の分析は、適切なクラスタリングサブスペースを見つけるためのガイドとして使用され、差し迫った詐欺を発見しました。

教師なしアルゴリズムの適用可能なシナリオには、大規模な虚偽の登録、虚偽の情報の公開、虚偽のアプリのインストール監視、取引詐欺、オンラインプロモーション活動の欺瞞行為などが含まれると報告されています。

電力業界におけるドローンの応用

北京中飛航空科技有限公司の曹飛CEOは「産業用IoTの新種-エンドツーエンドのデータ収集と分析のクローズドループシステム」と題した基調講演で、ドローンによる送電線検査の開始前、国内には110kV以上の高圧送電線が150万キロメートルあり、そのうち80％から90％が山岳地帯にあったと述べた。送電網の運用規定によると、月に1回の検査が必要であり、送電線検査の作業量は非常に多かった。検査員は、塔の下の線路を検査するために山を越え、川を渡らなければなりません。地形、天候、塔の高さはすべて、検査作業の効率に影響します。隠れた危険を排除するために、通電中の線路の上を歩く必要がある場合もありますが、これは非効率的であるだけでなく、非常に危険です。

中飛愛威はドローンを送電線検査分野に応用し、ドローンによる送電線検査サービスを開始することで、送電網業界のニーズを効果的に解決し、送電線検査業界を人間による検査の時代からドローンによる検査の時代へと推進します。実際、主流の国際電力網企業は、すべてこのタイプのサービスアウトソーシング運用および保守モデルを採用しています。ドローンは地形による制限がなく、線路検査の効率は従来の手動検査の 20 倍です。送電線とその通路の空中検査を迅速かつ頻繁に実施できます。検査は包括的かつ詳細で、結果は確認および追跡可能です。

北京中飛艾威航空科技有限公司 CEO 曹飛氏

曹飛氏は、中国航空工業総公司は電力網検査のさまざまなニーズを満たすために固定翼モデルとマルチローターモデルの2種類の航空機を保有していると紹介した。固定翼航空機は主に水路巡視に使用され、地下の地滑り、違法建築、氷の覆い、森林火災などの現場の撮影や、周囲の水路に潜む危険の確認などを行います。マルチローター型は回転・停止が可能で、導体に接近できるなどの利点があり、主に導体塔の詳細な検査に使用されます。さらに、ドローンには赤外線温度計やライダーなどさまざまな検出装置を搭載することができ、用途が広く、精度も高く、ドローンラインパトロールには強力な拡張性があります。

現在のドローンによるライン点検のほとんどは、まだ 1.0 の時代にあると報告されています。最大の問題は、ドローンが無人ではなく、自動化できないことです。その理由は、GPS ドリフトによる精度の悪さです。中飛愛威は航行精度をセンチメートルレベルまで向上させ、人間の介入を必要とせず完全に自律的に飛行し、撮影することができる。無人航空機による電力線検査2.0段階への参入をリードしている。

中飛愛威は、高精度の自律測位技術と自律プログラミング撮影技術を組み合わせた基本空間地図による標準化されたデータ収集を実現しました。 標準化された大量のドローン検査ルートデータに基づいて、人工知能による欠陥認識を徐々に実現し始めており、認識精度も50％、60％、97％以上に向上しました。さらに、ドローンのバッテリーによるバッテリー寿命のボトルネックを解決するために、中飛艾威は掃除ロボットのコンセプトを参考にして、Dragon Nestドローンを発売しました。タワーに充電杭を設置して現場で充電できるようにすることで、1台の機械によるライン巡回効率が大幅に向上しました。

最後に、曹飛氏は、中国航空工業集団が立ち上げたデータ分析プラットフォームは、非常に典型的な専門家主導の人工知能アプリケーションであると述べました。これは、技術を真に理解する最前線の巡視員の専門家チームで構成されており、画像の注釈付け、レビュー、評価を行い、アルゴリズムモデルを継続的にトレーニングしており、発見された欠陥の規模が100倍に増加しました。中国航空産業株式会社は、標準化されたデータ収集、アルゴリズム モデル、データ分析プラットフォームを通じて、欠陥分析レポートに基づいて、より詳細なグリッド ライン運用戦略サポートを提供できます。

医療分野における視覚人工知能の商業化の検討

医療シナリオは、人工知能技術の実装における一般的なアプリケーションシナリオの 1 つです。スマートヘルスケア時代の中核となる課題は、データをどのように処理するか、データをどのように提示するか、そしてデータをどのように調整するかです。従来の2次元画像は、データマイニング時の情報損失、データ分析時の主観的バイアス、情報処理時の高コストなどの問題があり、医療業界のインテリジェント開発のニーズを満たすことができなくなりました。さらに、医療人材、特に臨床専門家の不足、医療資源の偏在、CTやMRIなどの画像データから得られる有効な情報の少なさなども、我が国の医療水準の向上を妨げる大きな要因となっています。

Weizhuo Zhiyuan は、医療画像データの人工知能処理に取り組んでいます。計算結果の提示において、最先端の視覚化技術である Mixed Reality (MR) 技術を革新的に組み合わせ、優れた技術的および商業的成果を達成しています。 Weizhuo Zhiyuan の COO である Andy 氏は、「視覚人工知能: 医療人工知能の商業化への道」と題した講演で、CT および MRI データのインテリジェント処理を通じて 3 次元症例モデルを取得する方法を紹介しました。

北京 Weizhuo Zhiyuan Medical Technology Development Co., Ltd. の COO、Andy 氏

複合現実技術は、医療画像データをホログラフィックに医師に提示します。包括的で自然な3次元情報が、画面に表示されることなく、ユーザーの物理空間にホログラフィックに投影され、「3次元仮想情報+物理環境」の完璧な融合を実現し、フロープロセス中の情報損失を減らします。インテリジェント イメージング ワークステーションは、インテリジェントなイメージング データの分析および処理端末です。ワークステーションは、複数のデータ分析モジュールで完全に自動化された操作を使用し、クラウド コンピューティング機能を提供し、ネットワークに接続された任意のコンピューター上のワークステーションにログインでき、完全な Dicom (医療におけるデジタル画像および通信) 伝送機能を備えています。

画像データの分析プロセスは次のとおりです。まず、画像データがシステムにインポートされ、システムはCT、MRIなどの画像データを自動的に識別し、それらを迅速かつインテリジェントに3次元データに変換し、2次元画像に基づいて3Dモデルを再現します。たとえば、肝臓を自動的に識別して抽出し、肝臓セグメントをマークし、血管の中心線を識別し、脳内の血管の経路を識別し、肺内の血管と気管支を識別します。

インテリジェントな画像データ解析により、血管を自動的にマーキングし、冠状動脈を 90% 以上の精度で抽出できます。手動でセグメンテーションする必要なく、ワンクリック操作と高い認識率で頭部、頭頸部、四肢、腹部の骨除去をサポートします。骨除去解析機能はマルチテンプレート表示をサポートし、例を通して頭部病変の位置を確認できます。

ローカルクラウドに保存されたインテリジェント処理結果ファイルは、ローカルエリアネットワークを介して複合現実端末と共有されます。ユーザーは複合現実端末を装着すると、3次元のパーソナライズされた症例データをホログラフィックに閲覧できるため、医師はアプリケーションインターフェイスに基づいてシミュレーション操作や補助診断（腫瘍の判定など）をより適切に実行でき、医師が正確に手術を完了できるように支援できます。

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世界初、国境を越えた複合現実遠隔共同手術

複合現実インテリジェント技術は、診断、医師と患者のコミュニケーション、手術計画の立案、術中ガイダンス、遠隔支援、医療教育とトレーニング、臨床研究など、さまざまな医療リンクにも適用できます。医療にとって、複合現実技術は画期的です。手術中、複合現実技術は手術部位に3D解剖モデルを提示し、医師の空間認識能力の向上に大いに役立ちます。最先端の視覚化技術として、医療用複合現実技術は大きな医療的可能性と探究価値を秘めています。

上記内容は、WOT2018グローバル人工知能技術サミットの「AI新世代アプリケーション」サブフォーラムの講演内容をもとに51CTO記者がまとめたものです。WOTに関するその他の内容については、follow.comをフォローしてください。

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