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: 872
Страна: Россия


Уход за людьми с инвалидностью и пожилыми гражданами: что изменилось в 2025 году, ОСФР по Тамбовской области, 18:04, 28.03.2025, Россия246
С 1 января 2025 г. трудоспособным гражданам, осуществляющим уход за инвалидами I группы (за исключением инвалидов с детства I группы) или лицами старше 80 лет, не осуществляются ежемесячные выплаты.


Более 50 тысяч самозанятых в России добровольно формируют свою будущую пенсию, ОСФР по Тамбовской области, 18:04, 28.03.2025, Россия251
В России за прошлый год почти 53 тыс. самозанятых, применяющих налог на профессиональный доход, сделали добровольные взносы на свою пенсию. В общей сложности они перечислили 1,2 млрд рублей.


На Тамбовщине с 1 января 2025 года на 9,5% были проиндексированы страховые пенсии 297 тысячам пенсионеров, ОСФР по Тамбовской области, 18:04, 28.03.2025, Россия244
Страховую пенсию в повышенном размере с 1 января 2025 года начали получать пенсионеры всех категорий: по старости, по инвалидности и по потере кормильца.


Демобилизованные участники СВО из Тамбовской области проходят лечение и реабилитацию в центрах Социального фонда России, ОСФР по Тамбовской области, 18:04, 28.03.2025, Россия242
С 1 января 2025 года участники специальной военной операции могут пройти медицинскую реабилитацию и санаторно-курортное лечение в центрах Социального фонда России.


29 марта — рабочая суббота во всех клиентских службах Отделения СФР по Тамбовской области, ОСФР по Тамбовской области, 18:04, 28.03.2025, Россия251
Клиентские службы, помимо основного обслуживания по будням, принимают посетителей в дополнительный день каждую последнюю субботу месяца. В марте таким днем станет 29 число.


В 2024 году Отделение СФР по Тамбовской области перечислило субсидии за трудоустройство новых сотрудников 44 работодателям, ОСФР по Тамбовской области, 18:03, 28.03.2025, Россия251
В прошлом году Отделение Соцфонда по Тамбовской области перечислило предприятиям 6,2 миллиона рублей за трудоустройство граждан по программе субсидирования найма. Средства получили 44 страхователя, которые приняли на работу 134 сотрудника.


Отделение СФР по Тамбовской области направляет на санаторно-курортное лечение граждан льготных категорий, ОСФР по Тамбовской области, 18:03, 28.03.2025, Россия250
Тамбовчане из числа федеральных льготников имеют право на получение бесплатного санаторно-курортного лечения. Профиль предлагаемых санаториев соответствует медицинским рекомендациям.


Отделение СФР по Тамбовской области компенсировало стоимость полиса ОСАГО 106 жителям региона с инвалидностью, ОСФР по Тамбовской области, 18:03, 28.03.2025, Россия241
Людям с инвалидностью вне зависимости от установленной группы положено возмещение 50% стоимости полиса ОСАГО, если приобретение автомобиля предусмотрено в индивидуальной программе реабилитации или абилитации (ИПРА).


В 2024 году Отделение СФР по Тамбовской области выплатило пособие по временной нетрудоспособности 110 тысячам человек, ОСФР по Тамбовской области, 18:02, 28.03.2025, Россия68
В прошлом году Отделение СФР по Тамбовской области назначило 196 тысяч пособий по временной нетрудоспособности 110 тысячам жителей региона. Общая сумма выплат составила 2,5 миллиарда рублей.


В 2024 году Отделение СФР по Тамбовской области выплатило единовременное пособие при передаче ребенка на воспитание в семью 123 тамбовским семьям, ОСФР по Тамбовской области, 18:01, 28.03.2025, Россия64
В прошлом году 123 семьи, принявшие на воспитание 161 ребенка, получили единовременную выплату от Отделения СФР по Тамбовской области. На счета получателей было направлено 3,8 миллиона рублей.


В Башкортостане прошло торжественное мероприятие ко Дню войск национальной гвардии Российской Федерации, Управление Федеральной службы войск национальной гвардии Российской Федерации по Республике Башкортостан, 17:14, 28.03.2025, Россия70
27 марта в отряде специального назначения Росгвардии имени Шаймуратова М.М. состоялось праздничное мероприятие, посвящённое Дню войск национальной гвардии Российской Федерации. В рамках торжественной церемонии были отмечены военнослужащие и сотрудники ведомства принимавшие участие в специальной военной операции, проявившие мужество, профессионализм и верность служебному долгу.


Теперь за могилой неизвестного солдата на Юге России будут ухаживать работники Краснодарского филиала ФГУП «УВО Минтранса России», Краснодарский филиал ФГУП "УВО Минтранса России", 17:06, 28.03.2025, Россия63
В Тимашевском районе Краснодарского края работники отделения «Медведовская» филиала ведомственной охраны Минтранса России провели субботник на месте захоронения неизвестного солдата времен Великой Отечественной войны. Коллектив взял заброшенную могилу под свое шефство, чтобы сохранить память о погибшем герое.


В отряде специального назначения Росгвардии имени Шаймуратова М.М. провели день открытых дверей преддверии Дня войск национальной гвардии Российской Федерации, Управление Федеральной службы войск национальной гвардии Российской Федерации по Республике Башкортостан, 17:05, 28.03.2025, Россия64
Военнослужащие отряда спецназначения Росгвардии имени генерал-майора Шаймуратова провели день открытых дверей в преддверии празднования «Дня образования войск национальной гвардии Российской Федерации».


Генерал армии Виктор Золотов поздравил личный состав и ветеранов ведомства с профессиональным праздником, Управление Федеральной службы войск национальной гвардии Российской Федерации по Республике Башкортостан, 17:04, 28.03.2025, Россия59
Уважаемые товарищи генералы и офицеры! Солдаты и сержанты, старшины и прапорщики! Дорогие ветераны!


Установлена новая детская площадка в Таганроге, Детская площадка.ру, 16:45, 28.03.2025, Россия67
Завершена установка игрового пространства в одном из жилищных комплексов Таганрога


  © 2003-2025 inthepress.ru