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: 494
Страна: Россия


Квиз на тему мюзиклов, FILIN GOOD BAR, 23:01, 18.01.2019, Россия70
24.01.2019 в 20:00 в FILIN GOOD BAR пройдет квиз на тему мюзиклов - командная игра на знание отечественных и зарубежных мюзиклов!


Универмаг «Сормовские Зори» поздравил воспитанников и сотрудников реабилитационного центра «Вера» с Новым годом!, Универмаг "Сормовские Зори", 22:52, 18.01.2019, Россия21
28 декабря сотрудники универмага «Сормовские Зори», входящего в состав предприятий кинокомпании «Союз Маринс Групп», поздравили воспитанников и сотрудников подшефного социально-реабилитационного центра для несовершеннолетних «Вера» с Новым годом и Рождеством!


Рекордные показатели «мандаринового сезона», Южное таможенное управление, 21:46, 18.01.2019, Россия31
В Россию из Республики Абхазия ввезено порядка 37 тысяч тонн цитрусовых.


Звезды стендапа в баре Rolling Barrels на Новом Арбате, 13, Rolling Barrels, 00:59, 17.01.2019, Россия37
18 января в одном из лучших крафт-баров Москвы Rolling Barrels выступят звезды отечественного стендапа – Василий Медведев, Виталий Бахмут и Владимир Байков. Участники рейтинговых телепроектов и Stand-Up Club #1 блеснут остроумием на Новом Арбате, 13. Начало выступления – 20.00.


ОТКРЫТЫЙ МИКРОФОН STAND-UP в FILIN GOOD BAR, FILIN GOOD BAR, 02:27, 15.01.2019, Россия67
18 января 2019 года «FILIN GOOD BAR» приглашает на ОТКРЫТЫЙ МИКРОФОН STAND-UP! Начало в 20:00, вход свободный.


Победители первого кейс-чемпионата для журналистов Challenge the Paradigm названы в Москве, МОБФ "Качесто жизни", 03:13, 12.01.2019, Россия142
В конце декабря в Москве были подведены итоги и названы победители первого в истории кейс-чемпионата для молодых специалистов медиасферы Challenge the Paradigm.


В ТЦ «Калужский» открылся новый магазин женской одежды «Marks&Spencer», А.Н.Д., 01:00, 11.01.2019, Россия90
В торговом центре «Калужский», входящем группу «САФМАР» Михаила Гуцериева, по адресу: ул. Профсоюзная, 61А, открылся новый магазин женской одежды «Marks&Spencer».


АвтоЁлка 2018, Гриффин-Авто, 00:58, 11.01.2019, Россия61
Новый год в семье Шкодоводов 15 декабря!


МРОТ в России хотят повысить в 2 раза, Портал «Мое пособие», 00:54, 10.01.2019, Россия88
Председатель Федерации независимых профсоюзов России (ФНПР) Михаил Шмаков предложил [URL=https://moeposobie.ru/news/mrot-mogut-povysit-v-2-raza]увеличить в 2 раза минимальный размер оплаты труда (МРОТ).[/URL]


В Алтайском госуниверситете провели Новогоднюю елку для детей Барнаула, Алтайский государственный университет, 01:49, 09.01.2019, Россия93
В холле главного корпуса опорного Алтайского государственного университета прошел новогодний утренник для детей сотрудников АлтГУ.


NEW YEAR AFTER PARTY в FILIN GOOD BAR, FILIN GOOD BAR, 20:18, 29.12.2018, Россия128
05 января 2019 года «FILIN GOOD BAR» приглашает жителей и гостей столицы на вечеринку «NEW YEAR AFTER PARTY»!


Финал кейс-чемпионата Challenge the Paradigm, МОБФ "Качество жизни", 18:43, 29.12.2018, Россия79
28 декабря в Москве, в Центральном доме журналиста, проходит финал первого в истории кейс-чемпионата для молодых специалистов медиасферы Challenge the Paradigm.


Взнос по Программе государственного софинансирования пенсионных накоплений необходимо сделать до конца года, ОПФР по Тамбовской области, 02:48, 28.12.2018, Россия99
Отделение ПФР по Тамбовской области напоминает участникам Программы государственного софинансирования пенсионных накоплений о том, что взнос на будущую пенсию необходимо сделать до конца года.


Покупатели квартир бизнес-класса переориентировались на локальные объекты, Патек Групп, 02:31, 28.12.2018, Россия78
Доля реализованных квартир на столичном рынке в таких проектах превышает показатель 40% в общей структуре продаж, на масштабные проекты данного сегмента приходится чуть меньше – около 30% спроса.


Ученые АлтГУ разрабатывают систему защиты от лицевого спуфинга, Алтайский государственный университет, 02:21, 28.12.2018, Россия82
Правительство Алтайского края утвердило список победителей конкурса «Проекты Национальной технологической инициативы» 2018 года


  © 2003-2019 inthepress.ru