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何を解決するか

地雷探知レーダー（GPR）の地下診断における「ドメインシフト」の問題に対処します。GPR信号は、地域ごとの土壌組成、水分量、道路構造によって変化するため、ある地域で訓練された分類器は、新しい地域に適用するとしばしば失敗します。本プロジェクトは、既存の分類器を環境知識を用いて適応させることで、新しい地域における大量のラベル付きデータの必要性を削減します。

動作方法

物理的知識を意識した知識と機械学習を組み合わせて、異なる環境間のギャップを埋めます：

1. 知識生成：大規模言語モデル（LLM）を用いて、異なる画像化条件下での地下ターゲットの出現様式についての記述を生成します。
2. 適応：元の地域から新しい地域への分類器の重みを適応させるためのフレームワーク（物理的知識生成：PKG、反復的状態精製：ISR、因果変換整合：CTA）を採用します。
3. プロトタイプシステム：Vueフロントエンド、Djangoバックエンド、MySQLデータベースを備えたフルスタックアプリケーションにより、地域定義の設定、知識の生成、適応モデルの訓練、活性化マップによる結果の可視化が可能になります。

対象ユーザー

非破壊インフラ診断、GPR信号処理、クロスドメイン機械学習適応に特化した研究者およびエンジニア。

特徴

• LLMによる適応：LLMを活用してGPR信号に及ぼす環境影響を記述し、モデル訓練をガイドします。
• 地域間転送：最小限の新しいラベルで、一つの地下環境から別の環境への診断能力を移行することを特に設計されています。
• フルスタックプロトタイプ：知識生成からモデル評価までの一連のワークフローを管理する完全なシステムを含みます。
• 包括的なベンチマーク：DANN、ADDA、G2KDなど、複数のベースライン比較手法の実装を含んでいます。