 |
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: 941
Страна: Россия
| Студенты Томска стали участниками проекта "Семья начинается с меня", МЕСТНАЯ РЕЛИГИОЗНАЯ ОРГАНИЗАЦИЯ ПРАВОСЛАВНЫЙ ПРИХОД ХРАМА В ЧЕСТЬ ВХОДА ГОСПОДНЯ В ИЕРУСАЛИМ МИКРОРАЙОНА "ЛЕВОБЕРЕЖНЫЙ" ТОМСКОЙ ЕПАРХИИ РУССКОЙ ПРАВОСЛАВНОЙ ЦЕРКВИ (МОСКОВСКИЙ ПАТРИАРХАТ), 22:23, 15.06.2026, Россия125 |
| Томской области завершился выездной форум для студентов колледжей «Семья начинается с меня», реализуемый при поддержке Фонда президентских грантов и Администрации Томской области. |
| Игрушки-победители конкурса «Родная игрушка» представили на ПМЭФ-2026, NW Advisors, 21:14, 15.06.2026, Россия48 |
| 13 проектов-победителей Всероссийского конкурса «Родная игрушка» представлены на Петербургском международном экономическом форуме. Игры, конструкторы, научные наборы и сюжетно-образные игрушки стали частью тематической экспозиции Росмолодежи, посвященной семье, детству и развитию подрастающего поколения. |
| Конкурс «Родная игрушка» собрал уже более 5 тысяч заявок, NW Advisors, 20:52, 15.06.2026, Россия47 |
| На участие во втором сезоне Всероссийского конкурса «Родная игрушка» уже поступило более 5 тыс. заявок из 86 регионов России. Также продлен прием заявок в номинации «Идеи игр и игрушек»: заявить свой проект можно до 28 июня. |
| Бренд Thyseed поучаствует в бесплатном фестивале «МамаПати Старты» в Москве, Thyseed, 21:51, 03.06.2026, Россия175 |
| 6 июня 2026 года с 11:00 до 18:00 на Центральной площади Измайловского парка состоится яркий семейный праздник «МамаПати Старты». Организаторы подготовили спортивные забеги для самых маленьких, йогу для беременных, анимацию и многое другое. Вход свободный по пригласительным, получить можно на сайте https://mamaparty.ru/party/starty-2026/ |
|
|
