# 背景

- 自動運転システム（ADS）は、社会に大きな利益をもたらす可能性がある研究分野。

- 公道での大規模な展開前に、様々な運転条件下での機能性と安全性を検証するための広範なテストが必要。

# 課題

- ADSの効果的かつ効率的なテストを実現することは、依然として未解決の課題。

- 従来のテストアプローチでは、多様なシナリオをカバーすることが難しい。

# 手法

- 91件の関連研究を体系的に分析し、結果を6つの主要な応用カテゴリにまとめる。

- 主にシナリオベースのテストに焦点を当て、生成AIの役割を深く理解することを目指す。

- データセット、シミュレーター、評価指標、ベンチマークを広範にレビュー。

# 結果

- 生成AIは、文脈を解釈し、複雑なタスクを推論し、多様な出力を生成する能力により、ADSテストにおいて有望なツールであることが示された。

- 27の制限事項が特定され、今後の研究の方向性が示唆された。

# 限界 / 今後の展望

- 現在の研究には、生成AIの適用に関する限界が存在（例：データの多様性、シナリオの現実性）。

- 今後の研究では、これらの限界を克服し、生成AIを活用したより効果的なテスト手法の開発が求められる。

# 論文要約: Federated Unlearningのパラメータ推定問題としての取り組み

## 背景

- プライバシー規制により、深層学習モデルからのデータ消去が求められる。

- フェデレーテッドラーニング（FL）では、データがクライアントに留まるため、完全な再学習や協調更新が難しい。

## 課題

- クライアントのデータを忘却する際の効率的な手法が必要。

- データ消去後のモデルの整合性を保つことが求められる。

## 手法

- 情報理論に基づく効率的なFederated Unlearningフレームワークを提案。

- パラメータ推定問題として漏洩をモデル化。

- セカンドオーダーのヘッセ行列情報を用いて、忘却対象のデータに最も敏感なパラメータを特定し、選択的にリセット。

- 最小限のフェデレーテッド再学習を実施。

- モデルに依存しないアプローチで、サーバーが初期情報集約後にクライアントの生データにアクセスする必要なし。

## 結果

- ベンチマークデータセットでの評価により、プライバシー保護（MIA成功率がランダムに近い、カテゴリー知識の消去）と高い性能（再学習ベンチマークに対して約0.9の正規化精度）を実現。

- ターゲットバックドア攻撃シナリオにおいて、悪意のあるトリガーを効果的に無効化し、モデルの整合性を回復。

## 限界 / 今後の展望

- 提案手法は特定の条件下での評価に基づいており、異なるデータセットやシナリオでの一般化が必要。

- より多様な攻撃シナリオに対する耐性を向上させるためのさらなる研究が求められる。

- プライバシーと性能のトレードオフを最適化するための新たな手法の開発が期待される。

# CODA: 脳と小脳を連携させたデュアルブレインコンピュータエージェント

## 背景

- 自律エージェントは、科学計算などの専門的なドメインにおいて、長期的な計画と正確な実行の両方が求められる。

- 既存のアプローチは、計画が得意な一般的なエージェントと、実行が得意な専門的なエージェントとの間でトレードオフが存在する。

## 課題

- 従来の構成フレームワークは静的でトレーニングができず、経験からの適応が難しい。

- 科学的ドメインにおける高品質データの不足が、これらの制限をさらに悪化させている。

## 手法

- CODAは、一般的な計画者（Cerebrum）と専門的な実行者（Cerebellum）を統合した新しいトレーニング可能な構成フレームワーク。

- **ステージ1: 専門化**

- 各科学アプリケーションに対して、少数のタスク軌跡から専門的な計画者をトレーニングするために、デカップルGRPOアプローチを適用。

- **ステージ2: 一般化**

- 専門家から得られた成功した軌跡を集約し、最終的な計画者のための監視付きファインチューニングに使用。

## 結果

- ScienceBoardベンチマークの4つの挑戦的なアプリケーションで評価した結果、CODAはベースラインを大幅に上回り、オープンソースモデルの中で新たな最先端を確立。

## 限界 / 今後の展望

- CODAは特定の科学的アプリケーションに特化しているため、他のドメインへの適用可能性に関するさらなる研究が必要。

- 将来的には、より多様なタスクに対する汎用性を高めるための改良が求められる。

# 論文要約: Gaze into the Heart: A Multi-View Video Dataset for rPPG and Health Biomarkers Estimation

## 背景

- リモート光脈波計測（rPPG）の進展は、公開データセットの課題に制約されている。

- 既存データセットは、サイズが小さい、プライバシーの懸念がある、条件の多様性が不足している。

## 課題

- 大規模かつ多様な条件下でのデータが不足しており、rPPGと健康バイオマーカーの推定に影響を及ぼしている。

- 既存のデータセットでは、異なる環境や状況でのデータ収集が不十分。

## 手法

- 3600件の同期ビデオ録画を600人の被験者から収集。

- さまざまな条件（安静時および運動後）で、複数の消費者向けカメラを使用して異なる角度から撮影。

- 各録画は、100 HzのPPG信号や心電図、動脈血圧、バイオマーカー、体温、酸素飽和度、呼吸率、ストレスレベルなどの健康指標とペアリング。

## 結果

- 提案したデータセットを用いて効率的なrPPGモデルを訓練。

- 既存のアプローチと比較し、クロスデータセットシナリオでのモデルの質を評価。

## 限界 / 今後の展望

- データセットのプライバシー管理や倫理的配慮が今後の課題。

- 多様な人種や年齢層を考慮したさらなるデータ収集が必要。

- 公開されたデータセットとモデルは、AI医療アシスタントの開発を加速する可能性があるが、実用化にはさらなる検証が求められる。