感性個人差指標 Affect-X の構築とビスポークAIサービスの基盤確立

建立个人敏感度指数 Affect-X 并为定制人工智能服务奠定基础

基本信息

批准号：
22H03681
负责人：
長田典子
金额：
$ 10.73万
依托单位：
Kwansei Gakuin University
依托单位国家：
日本
项目类别：
Grant-in-Aid for Scientific Research (B)
财政年份：
2022
资助国家：
日本
起止时间：
2022-04-01 至 2025-03-31
项目状态：
未结题

项目摘要

本研究では、個々人に固有な感性的特性を表現可能とする新しい感性個人差指標Affect-X の構築を目指すとともに、指標を再現性良く計るための意識的・無意識的な心的状態の計測・推定技術の開発を行う。３つの課題に対する本年度の実績は以下のとおりである。【研究課題１】個人の感性的特性を表現可能な感性個人差指標Affect-Xの開発：人間の感性における個人特性を表現するための統合モデルAffect-Xとして、物性層－印象層－価値・感情層からなる階層モデルを提案した。また本モデルに基づいた五感および価値に関するモデル構築を行った。具体的には布柄質感、加飾フィルム、音楽和音、飲料、香料、空間認知など、計10種類のドメインに対する個人特性のモデルを構築した。【研究課題２】意識的・無意識的な心的状態の計測・推定技術の確立：個人の心的状態の客観的計測を目的として、まず多様な対象やモダリティを対象に、心理学・神経科学の両面から妥当性を有する生理・心理・行動データが対応付いた精密な感性データセットの構築を行った。具体的には動画視聴、触覚体験、味覚体験、空間認知等における感性データセットを収集した。【研究課題３】個人最適化によるビスポークAIサービスの基盤確立：課題１で統計的に得られたAffect-Xプロトタイプモデルに基づき、転移学習を活用して、あるドメインにおける感性プロフィールから他ドメインにおける感性プロフィールの予測を行う(感性転移)技術を開発する。今年度は同じドメイン内（布柄質感認知）での感性転移を行うアルゴリズムを開発した。

在这项研究中，我们旨在建立一个新的敏感性个体差异指数altim-x，表达对个人的独特敏感性，并衡量有意识和无意识的心理状态，以衡量具有良好可重复性的指标。今年对于这三个问题的成就如下。 [研究术语1]可以表达个人敏感性特征的人格影响X的发展：人类敏感性中个人特征的发展作为一个综合模型Actim-X我们提出了一个由情感层组成的分层模型。此外，我们基于此模型构建了与五个感官和价值相关的模型。具体来说，我们为总共10种类型的域名建立了一个个人特征模型，例如布设计，装饰胶片，音乐和弦，饮料，香水和空间识别。 [研究术语2]建立有意识和无意识的心理状态测量和估计技术：为了客观地测量单个心理状态，首先是针对各种对象和方式，心理学和神经科学的目的。，双方都有验证的心理和行为数据。具体而言，我们收集了敏感性数据集，用于视频观看，触摸体验，口味体验，空间识别等。 [研究术语3]通过个人优化定制AI服务的基础：基于统计上获得的Action-X原型模型，在某个域中某个域中灵敏度概况的灵敏度对其他域中的其他域（灵敏度过渡）技术。。今年，我们开发了一种在同一领域（识别织物质量）中执行灵敏度转移的算法。