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: 999
Страна: Россия
В Алтайском государственном аграрном университете состоялась лекция для студентов, организованная Ассоциацией гражданско-патриотических организаций «Патриоты Алтая» и Российским военно-историческим обществом.
Завершилась Региональная молодёжная неделя, посвященная Году единства народов России. Её организатор – Координационный центр Хакасского госуниверситета.
Сотрудники Центра молодежных инициатив и проектной деятельности Алтайского государственного аграрного университета провели рабочую встречу с руководством Ассоциации ветеранов СВО в Алтайском крае.
Студенты Экономического факультета Алтайского государственного аграрного университета вместе с к.п.н., доцентом кафедры гуманитарных дисциплин Натальей Бариновой побывали с ознакомительной обзорной экскурсией об истории Барнаула в Музее «Город».
Работники жилищно-коммунальной службы № 6 филиала
ФГБУ «ЦЖКУ» Минобороны России (по ВВО), совместно с представителями воинских частей, завершили проведение осенних осмотров имущественного комплекса в военных городках Сахалинской области.
8–10 октября в Алтайском государственном аграрном университете проходит форум профессионального мастерства студенческих отрядов аграрного профиля Сибирского федерального округа «АгроВектор».
В мероприятии приняли участие представители Ассоциации ветеранов боевых действий ОВД и внутренних войск, а также члены Совета ветеранов и Общественного совета при МВД по РТ.
В Буинске росгвардейцы провели комплексную пожарно-тактическую тренировку с привлечением сил и средств регионального ГУ МЧС. В ходе учебного занятия отрабатывались навыки по эвакуации личного состава и ликвидации условного пожара на объекте с массовым пребыванием людей.
В рамках декады пожилых людей в филиалах ФГКУ «УВО ВНГ России по Республике Татарстан» традиционно чествуют ветеранов ведомства. Росгвардейцы и представители ветеранских организаций навещают бывших коллег, чтобы поздравить с праздником и справиться об их благополучии.
2 октября в «Точке кипения — Тюмень» состоялся региональный этап V Всероссийского чемпионата по финансовой грамотности среди лиц пенсионного возраста. В соревновании приняли участие более 30 жителей старшего поколения.
