Самые популярные новости недели
15.05.2018 Российская экспозиция производителей сельхозтехники и пищевого оборудования открылась на крупнейшей отраслевой выставке Африки 897
15.05.2018 Владимир Гутенев принял участие в открытии выставки "Металлообработка-2018" 888
16.05.2018 Представители Союзов Машиностроителей России и Германии обсудили сотрудничество 767
16.05.2018 Стартуют награждения победителей многопрофильной инженерной олимпиады "Звезда" 753
16.05.2018 В фокусе выставки "Металлообработка-2018" - подготовка кадров для отечественного станкостроения 698
17.05.2018  На "Агросалоне 2018" будет представлен объединенный стенд Пермского кластера сельхозмашиностроения 618
17.05.2018 "Нефтегаз-2018" – главное отраслевое событие для инновационного развития ТЭК России 609
17.05.2018  Уникальные экспонаты для высотных работ и бурения представят на выставке bauma CTT RUSSIA 2018 540
15.05.2018 Компания СТАН представила цифровое производство на выставке "Металлообработка – 2018" 427
16.05.2018 Технология на базе искусственного интеллекта появилась в Autodesk Fusion 360 387
16.05.2018 "Салют" получил статус промышленного комплекса города Москвы 379
15.05.2018 "Швабе" сообщил о ходе развития проекта на базе ГЛОНАСС и BDS 378
15.05.2018 Sandvik Coromant представляет новейшие разработки на выставке "Металлообработка-2018" 373
16.05.2018 Евротехника открыла в Самарской области уникальный обучающий центр  366
16.05.2018 Новые дробилки производства Уралмашзавода смонтированы на предприятиях Мурманской области и Карелии 360
15.05.2018 Шесть экскаваторов производства ИЗ-КАРТЭКС начали работать на горнодобывающих предприятиях России и стран СНГ в I квартале 2018 года 340
17.05.2018 На "КАМАЗе" запущена линия окраски новых двигателей 323
17.05.2018 "Евросиб" покупает фитинговые платформы нового поколения 303
17.05.2018 ОДК представляет в Узбекистане новейшие разработки для нефтегазовой отрасли 299
18.05.2018 Электрощит Самара планирует увеличить долю проектов в атомной энергетике до 20% от общего оборота компании 276
18.05.2018 Более 5 тысяч сотрудников "ЛокоТех" приняли участие в "Прямой линии" 272
15.05.2018 ОДК поставит газоперекачивающие агрегаты комбинированного типа на Калининградское подземное хранилище природного газа 269
18.05.2018 Бульдозеры ЧЕТРА будут работать в "Газпром добыча Уренгой" 266
16.05.2018 Севмаш внедряет бережливое производство 266
18.05.2018 Судно связи "Иван Хурс" отправляется в Балтику для продолжения заводских испытаний 261
15.05.2018 Росэлектроника разрабатывает радиосвязь для шахтного оборудования 250
21.05.2018 10 лет назад состоялся первый полет SSJ100 201
21.05.2018 Страны Африки заинтересованы в поставке российской сельхозтехники и пищевого оборудования  184
21.05.2018 "КАМАЗ" и "Газпромбанк Лизинг" подписали меморандум о сотрудничестве 132
21.05.2018 Уралмашзавод расширяет рынок поставок оборудования для измельчения полезных ископаемых 129
21.05.2018 На заводе "Красное Сормово" состоялось годовое собрание акционеров 125
21.05.2018 ОАК и Петербургский Политех подписали Соглашение о трансфере технологий Индустрии 4.0 123
21.05.2018 КМЗ восстановил работоспособность специальной техники учебной лаборатории ремонтной подготовки ВУНЦ ВМА ВМФ РФ 118
21.05.2018 Продажи автотехники КАМАЗ растут 113
22.05.2018 На ЧМК повысили надежность работы оборудования для производства рельсовой заготовки 60
22.05.2018 В Ставропольском крае объявлен конкурс высококачественной и конкурентоспособной продукции  50
22.05.2018 Объединенная авиастроительная корпорация представит свою продукцию на авиасалоне KADEX-2018 46
22.05.2018 "Сбербанк Лизинг" профинансирует поставку техники и оборудования для нового Терминала B аэропорта Шереметьево 26

Опубликовано: 16 июня 2017 г.

Mitsubishi Electric разработала алгоритм "умного" обучения для высокоэффективного искусственного интеллекта

Источник информации: Пресс-служба Mitsubishi Electric

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.

             
         Добавить в Google Reader  Читать в Яндекс Ленте

Подписка на почтовую рассылку
Для подписки на почтовую рассылку Вам необходимо войти или зарегистрироваться.

Последний выпуск
 Новости машиностроения   |   Новости компаний   |   Архив новостных рассылок 
© 2018 Портал машиностроения