Прогресс часто подсовывает нам старые игрушки в новой упаковке. Е. Ермолова
Корпорация Mitsubishi Electric разработала алгоритм высокоскоростного глубинного обучения
26.10.2016 20:12
Корпорация Mitsubishi Electric объявила о разработке алгоритма высокоскоростного глубинного обучения, который включает все необходимые функции по сбору данных и логических выводов для последующих идентификации, распознавания и прогнозирования информации. За счет значительного сокращения используемой оперативной памяти и времени проведения вычислений Mitsubishi Electric планирует упростить внедрение глубинного обучения для целого ряда платформ - в том числе для автомобилей и промышленных роботов. Алгоритм также позволит разрабатывать недорогие системы искусственного интеллекта (далее - ИИ), способные формировать высокоуровневые логические выводы и работать непосредственно на базе встроенной операционной системы объекта.
Mitsubishi Electric представила свою новую разработку на Международной конференции по нейронной обработке информации (International Conference on Neural Information Processing, ICONIP 2016), которая проходила с 16 по 21 октября 2016 г. в Киотском университете. Подробные материалы о данной системе будут опубликованы в журнале Lecture Notes in Computer Science. Впервые алгоритм был представлен в пресс-релизе корпорации - "Mitsubishi Electric Develops Compact AI" от 17 февраля 2016 года.
Новый алгоритм примерно на 30% сокращает время обучения, затраты на вычисления и используемые объемы оперативной памяти, по показателям опережая существующую систему ИИ от Mitsubishi Electric, которая, в свою очередь, уменьшила расходы и объем памяти, требуемые для распознавания изображений, на 90% по сравнению с традиционными системами ИИ. Данные получены в ходе исследования, проведенного корпорацией 14 октября 2016 года.
Традиционные алгоритмы глубинного обучения для своей работы требуют использования глубоких нейронных сетей, задействуя дорогостоящие ресурсы памяти. Новая система встроена в операционную платформу, что позволяет ей работать автономно, без сетевого оборудования и удаленных серверов. Компактность и снижение затрат расширяют сферу применения систем ИИ.
Алгоритм адаптируется к целям каждой конкретной системы за счет использования обучающих данных и формирования на их основе высокоуровневых логических выводов об операционной среде объекта. Разработка Mitsubishi Electric позволит эффективнее структурировать сети и уменьшить количество проб и ошибок в процессе проектирования.
Новая система позволит использовать ИИ в различных сферах деятельности, где требуется высокоуровневая обработка информации. В 2015 году рынок систем ИИ оценивался в 3,6 трлн йен (около 35 миллиардов долларов США). По данным Ernst & Young Institute Co., Ltd., годовой темп роста рынка составит в среднем 30 процентов.
По данной технологии было подано шесть заявок на получение патента - три заявки в Японии и три за рубежом.
Последний вышедший номер
Читайте в номере:
Адрес редакции: 117997, Москва, Профсоюзная ул., д. 65, оф. 360
Телефон: (926) 212-60-97.
E-mail: info@avtprom.ru или avtprom@ipu.ru
© ООО Издательский дом "ИнфоАвтоматизация", 2003-2026 гг.
Сайт «Автоматизация в промышленности» предназначен для специалистов по промышленной автоматизации: главных инженеров, главных энергетиков, главных механиков, главных метрологов, инженеров служб АСУ ТП, АСУТП, КИПиА, КИП и А, отделов метрологии, отделов автоматизации, отделов главного инженера, специалистов инжиниринговых и внедренческих фирм, менеджеров фирм системных интеграторов, преподавателей вузов, научных работников, сотрудников научно-исследовательских институтов, студентов и аспирантов.
Сайт «Автоматизация в промышленности» неразрывно связан с одноименным журналом, в котором публикуются концептуальные, научно-практические и внедренческие статьи, посвященные промышленным автоматизированным системам, системам управления бизнес-процессов, программному и алгоритмическому обеспечению, техническим средствам автоматизации, вопросам сертификации, описанию промышленных стандартов, а также обзоры зарубежной прессы.
В каждом номере проводится обсуждение актуальных тем по проблемам создания и применения следующего инструментария: интегрированные АСУ, MES, АСУ П, АСУ ТП, SCADA, АСКУЭ, EAM, ТОИР, ERP, LIMS, ЛИУС, распределенные системы управления, РСУ, система управления качеством выпускаемой продукции, промышленные тренажеры, современные методы и алгоритмы управления и моделирования, коммуникационные средства, GSM–связь, РС-совместимые контроллеры, ПК, человеко-машинный интерфейс, встраиваемые системы, Web-технологии, HTML-технологии, числовое программное управление, ЧПУ, виртуальные приборы, виртуальное измерение, беспроводная связь, имитационное моделирование, Ethernet, Internet-технологии, Industry 4.0, Интернет вещей, промышленный Интернет вещей, IIoT, IoT, Четвертая промышленная революция, навигационные системы, роботы, датчики, сенсоры, диагностика клапанов, водоподготовка, экологические системы, производственная безопасность, идентификация, RFID-технологии, машинное зрение, промышленные сети, средства промышленного монтажа, корпуса и конструктивные решения, пневмоавтоматика, ПЛК, программируемые логические контроллеры, интеллектуальные датчики, сервосистемы, системы поддержки принятия решений и т.д.
Вниманию читателей предлагаются подборки по автоматизации следующих отраслей промышленности и народного хозяйства: металлургия, нефтегазовая отрасль, химическая промышленность, транспорт, сельское хозяйство, комбикормовая и перерабатывающая промышленность, автомобилестроение, энергетика, электроэнергетика, жилищно-коммунальное хозяйство, интеллектуальное здание, умный дом, непрерывное производство (рецептурное), дискретное производство, пищевая промышленность и др.