Корпорация Mitsubishi Electric разработала уникальный алгоритм глубинного обучения для систем управления на основе ИИ, который позволяет существенно сократить количество обучающих операций по сравнению с традиционными алгоритмами.

Число необходимых проверок составляет всего одну пятидесятую от числа обучающих операций, требующихся при традиционных методах обучения ИИ. Новый алгоритм позволит использовать данные со встроенных датчиков и камер в быстром обучении систем управления "умного" оборудования, такого как, например, промышленные роботы или транспортные средства, для работы в уникальных условиях.

1) Алгоритм значительно сокращает время обучения 

- Алгоритм "умного" обучения использует данные с датчиков и камер.

- Новый метод обучения систем ИИ значительно сокращает количество проверок и время обучения по сравнению с обычными методами.

Обычные методы обучения систем управления с использованием ИИ требуют значительного времени для обработки огромного массива данных, получаемых с камер и датчиков, равно как и большого количества проверок алгоритма. 

2) Алгоритм может быть интегрирован с технологией компактного ИИ для применения в широком спектре оборудования

- При интеграции с технологией компактного ИИ, представленной Mitsubishi Electric в феврале 2016 года, новый алгоритм в сто раз сокращает количество вычислений по сравнению с обычными методами. 

- Алгоритм может использоваться на оборудовании с ограниченными возможностями обработки данных. 

При использовании в системах компактного ИИ алгоритм значительно сокращает время вычислений по сравнению с обычными методами и позволяет применять глубинное обучение даже на оборудовании с ограниченными вычислительными ресурсами. 

Новая система имеет большой потенциал, так как позволит использовать ИИ в самых различных сферах деятельности. По подсчетам Ernst & Young Institute Co., Ltd., глобальный рынок подобных систем оценивался в 3,6 трлн иен (35 млрд долл. США) в 2015 году. Предполагаемый годовой темп его роста составляет около 30%. 

Традиционная технология не позволяет обеспечить полностью автоматизированное управление для большинства видов оборудования. В обучении машин и вводе данных требуется участие человека. Несмотря на то, что системы ИИ стремительно совершенствуются, препятствием на пути к более широкому их использованию является огромное количество проверок алгоритма, необходимых для обучения машин.

Алгоритм глубинного обучения от Mitsubishi Electric позволяет разработать системы ИИ, способные формировать логические выводы высокого уровня. За счет сокращения времени обучения и затрат на вычисления новое решение позволит повысить производительность промышленных предприятий.