Пресс-релизы // » Добавить пресс-релиз

Fujitsu разрабатывает новую технологию глубинного обучения для анализа временных рядов данных с высокой точностью

Кавасаки, Япония, 17 марта 2016 года – Сегодня Fujitsu Laboratories Ltd. объявила о разработке технологии глубинного обучения1, способной с высокой точностью анализировать временные ряды данных. В перспективных приложениях для Интернета вещей временные ряды данных могут значительно варьироваться, поэтому выявление закономерностей их изменения оказывается для человека очень сложной задачей.

Машинное обучение является центральной технологией искусственного интеллекта. В последние годы в этой области все внимание было приковано к технологии глубинного обучения как способу автоматического извлечения характерных значений, необходимых для интерпретации и оценки явлений. Огромные объемы временных рядов данных собираются с устройств, особенно в эру Интернета вещей. Применяя глубинное обучение к этим данным и классифицируя их с высокой степенью точности, можно проводить дальнейший анализ с перспективой создания новых продуктов и решений и открытия новых направлений бизнеса.

Технология глубинного обучения, которая воспринимается как прорыв в развитии искусственного интеллекта, обеспечивает высочайшую точность распознавания изображений и речи, однако она по-прежнему применима лишь к ограниченным типам данных. В частности, до сих пор было трудно точно классифицировать в автоматическом режиме изменчивые временные ряды данных, поступающих от устройств, подключенных к Интернету вещей.

Сегодня компания Fujitsu разработала технологию глубинного обучения на основе теории хаоса и топологии для автоматической точной классификации изменчивых временных рядов данных. Эта технология позволяет точно обрабатывать даже комплексные временные данные с большой амплитудой изменений.

Новейшая технология использует следующие процедуры для обучения и классификации:

1. Графическое представление временных рядов данных с использованием теории хаоса
Численные данные, поступающие с датчиков, представляются с помощью многомерных поверхностей как произведение комплексной комбинации динамических перемещений. Непосредственно исследование механизмов динамических перемещений представляет собой сложную задачу, однако построение графика зависимости этих изменений от времени, позволяет выявить характерные траектории для каждого механизма перемещений. Применение такого графического подхода позволяет провести различия между временными рядами данных с помощью схем.

2. Количественное описание диаграмм с помощью топологии
Поскольку сложно непосредственно применить машинное обучение к схемам, созданным на шаге 1, компания Fujitsu использовала топологический анализ данных2, чтобы выразить характеристики диаграмм в виде численных значений. В этом методе вместо функций, которые обычно связаны с графическими изображениями, проводится анализ количества отверстий в схеме и основных характеристик формы, а затем данные преобразуются в векторное представление свойств.

3. Обучение и классификация с использованием свёрточных нейронных сетей
Компания Fujitsu переработала концепцию свёрточных нейронных сетей, которые обучаются на векторных представлениях, полученных на шаге 2, и обеспечивают возможность классификации изменчивых временных рядов данных.

В эталонных тестах, которые были проведены в репозитории UC Irvine Machine Learning Repository3 по классификации временных рядов данных, собранных с гироскопов в устройствах носимой электроники, новая технология продемонстрировала точность примерно 85%, что почти на 25% лучше по сравнению с уже имеющимися технологиями. В тестах по определению психического состояния человека с использованием временного ряда данных о мозговых импульсах этот метод достиг точности около 77%, что примерно на 20% лучше, чем у существующих методов.

Технология, разработанная Fujitsu, расширяет типы данных, к которым можно применять глубинное обучение. Более того, поскольку она позволяет очень точно классифицировать временные ряды данных со значительными изменениями, открываются возможности для новых типов анализа. Например, с помощью подключенных к Интернету вещей устройств можно будет точно выявлять аномалии в поведении оборудования, прогнозировать аварии на заводах, можно также использовать технологию при анализе важнейших признаков в медицинской диагностике и в процессе лечения. Подобное применение технологии, как ожидается, позволит добиться значительных успехов в различных областях, связанных с искусственным интеллектом.

Fujitsu продолжит работу, направленную на дальнейшее повышение точности своей технологии классификации временных рядов данных для практической реализации в 2016 году в качестве основы проекта искусственного интеллекта Fujitsu Human Centric AI Zinrai.

Примечания для редакторов
1 Технология глубинного обучения – тип машинного обучения с использованием модели многоуровневых нейронных сетей.
2 Топологический анализ данных – методика анализа, в которой данные рассматриваются как набор точек определенной поверхности для извлечения геометрической информации.
3 Репозиторий UC Irvine Machine Learning Repository – всемирно известный репозиторий, содержащий многочисленные наборы данных для сравнительных оценок в процессе машинного обучения.

Контактное лицо: Антон
Компания: Fujitsu
Добавлен: 15:44, 17.03.2016 Количество просмотров: 884
Страна: Россия


Более 30 маленьких пермяков с «редкими» диагнозами стали участниками акции «Вместе ради жизни», АНО "Геном", 16:31, 03.07.2025, Россия64
В рамках проекта «Десант добра» для них был организован стационар одного дня с участием узкопрофильных специалистов и экспертов из федеральных центров


Новости с форума «Инженеры будущего», Башкортостанское РО ООО "СоюзМаш России", 16:11, 03.07.2025, Россия57
Новости с форума «Инженеры будущего»


Космический урок добра прошел в Ассоциированной школе Союза машиностроителей России - Республиканском инженерном лицее-интернате, Башкортостанское РО ООО "СоюзМаш России", 16:11, 03.07.2025, Россия56
Космический урок добра прошел в Ассоциированной школе Союза машиностроителей России - Республиканском инженерном лицее-интернате


Председатель Башкортостанского регионального отделения Союза машиностроителей России Евгений Семивеличенко провел Расширенное заседание Управляющего совета проекта Ассоциированные школы «Союз машиностроителей России», Башкортостанское РО ООО "СоюзМаш России", 16:10, 03.07.2025, Россия49
председатель Башкортостанского регионального отделения Союза машиностроителей России Евгений Семивеличенко провел Расширенное заседание Управляющего совета проекта Ассоциированные школы «Союз машиностроителей России»


Председатель Башкортостанского регионального отделения Союза машиностроителей России Евгений Семивеличенко вручил награды членам общественной организации, Башкортостанское РО ООО "СоюзМаш России", 16:09, 03.07.2025, Россия51
30 июня на расширенном заседании управляющего совета проекта Ассоциированные школы «Союз машиностроителей России» председатель Башкортостанского регионального отделения Союза машиностроителей России Евгений Семивеличенко вручил награды членам общественной организации


Представители УУНиТ принимают участие в интенсиве по кросс-вузовской экспертизе в рамках программы «Приоритет-2030», Башкортостанское РО ООО "СоюзМаш России", 16:09, 03.07.2025, Россия62
Представители УУНиТ (входит в Башкортостанское региональное отделение Союза машиностроителей России) принимают участие в интенсиве по кросс-вузовской экспертизе в рамках программы «Приоритет-2030»


Очередная группа Уфимского машиностроительного колледжа сдала демоэкзамен, Башкортостанское РО ООО "СоюзМаш России", 16:08, 03.07.2025, Россия60
Очередная группа Уфимского машиностроительного колледжа (входит в Башкортостанское региональное отделение Союза машиностроителей России) сдала демоэкзамен


УГНТУ при поддержке Башкортостанского регионального отделения Союза машиностроителей России принял участие в фестивале «Проффест-2025», Башкортостанское РО ООО "СоюзМаш России", 16:08, 03.07.2025, Россия61
УГНТУ при поддержке Башкортостанского регионального отделения Союза машиностроителей России принял участие в фестивале «Проффест-2025»


В Уфе на аэродроме Забельский состоялись соревнования по авиамодельному спорту в классе моделей воздушный бой Чемпионат Республики Башкортостан и Кубок РОБ Роспрофавиа, Башкортостанское РО ООО "СоюзМаш России", 16:08, 03.07.2025, Россия61
В Уфе на аэродроме Забельский состоялись соревнования по авиамодельному спорту в классе моделей воздушный бой Чемпионат Республики Башкортостан и Кубок РОБ Роспрофавиа


1000-ый абитуриент Алтайского ГАУ выбрал направление подготовки «Агроинженерия», ФГБОУ ВО "Алтайский государственный аграрный университет", 15:46, 03.07.2025, Россия63
В приемной комиссии Алтайского государственного аграрного университета приняли документы от 1000-го абитуриента


В Тюмени создали коллекционные фигурки о космосе и изобретателях, Альянс СОНКО, 15:40, 03.07.2025, Россия40
Презентовали наборы сувенирных фигурок, посвященных великим отечественнным учëным и эпохе покорения космоса.


Как добиться успеха в космосе, спорте и актерском мастерстве, рассказали лекторы Общества «Знание» в День молодежи в Омске, Пресс-служба Российского общества "Знание", 10:47, 03.07.2025, Россия102
28 июня Омск присоединился к масштабной программе всероссийского праздника — Дня молодежи. В просветительском пространстве «Знай», организованном Обществом «Знание», перед молодежью выступили космонавты, известные предприниматели, спортсмены и деятели искусства. Лекторы поделились с ребятами своим опытом и рассказали о возможностях, которые доступны для молодежи в России.


В Москве прошел «Чемпионат грузинских бабушек» по приготовлению хинкали, Хочу Пури, 10:46, 03.07.2025, Россия103
28 июня в ресторане «Хочу Пури» (ТЦ Павелецкая Плаза) прошел гастрономический праздник – первый в Москве Чемпионат грузинских бабушек по приготовлению хинкали. Мероприятие, приуроченное ко Дню молодежи, собрало гостей всех возрастов, объединив кавказские традиции и кулинарию.


В Орле росгвардейцы приняли участие во Всероссийской акции «Свеча памяти», Управление Росгвардии по Орловской области, 15:46, 26.06.2025, Россия389
​Сотрудники и военнослужащие регионального Управления Росгвардии приняли участие во Всероссийской акции «Свеча памяти».


Вместе к лучшему: Благотворительный фонд «География Добра» участвует на VI Семейном образовательном форуме Леонида Агутина, Благотворительный фонд "География Добра", 22:03, 23.06.2025, Россия173
Семейный образовательный форум Леонида Агутина – это крупнейшее событие лета для творческих детей, их родителей и педагогов. В этом году его сердцебиение усиливает особенное направление – «Трек добрых дел», которое реализуется в партнёрстве с Благотворительным фондом «География Добра».


  © 2003-2025 inthepress.ru