 |
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: 920
Страна: Россия
| В Алтайском ГАУ испекли блокадный хлеб, ФГБОУ ВО "Алтайский государственный аграрный университет", 22:16, 27.01.2026, Россия258 |
| 27 января, в День полного освобождения советскими войсками города Ленинграда от блокады немецко-фашистскими войсками в Алтайском государственном аграрном университете прошло памятное мероприятие для студентов и преподавателей. |
| «Остров Мечты» посетили более 100 000 студентов, Остров мечты, 22:14, 27.01.2026, Россия255 |
| Культурно-развлекательный кластер «Остров Мечты» является одним из самых востребованных пространств досуга среди студенческой аудитории в Москве. С момента запуска специального билета для студентов парк посетили более 100 тысяч студентов, а только в 2025 году по специальному студенческому тарифу было продано 52 806 билетов. |
| Тысячи бойцов из Хакасии героически обороняли Ленинград, Хакасский государственный университет им. Н.Ф. Катанова, 22:10, 27.01.2026, Россия205 |
| Сегодня, 27 января, исполняется 82 года со дня снятия блокады Ленинграда. Тема вклада в Победу воинов, призванных из Хакасии и принявших участив в обороне Ленинграда, остаётся малоизученной в военной истории. |
|
|
