Самые популярные новости недели
12.10.2017 На II Российском конгрессе лидеров производительности состоится экскурсия к поставщику Boeing и Airbus 1026
11.10.2017 Принят законопроект, позволяющий повысить эффективность государственного контроля закупок товаров, работ, услуг за рубежом 426
11.10.2017 17 октября пройдет День промышленности Ярославской области 420
12.10.2017 Предприятия Иркутской области планируют создать пять промышленных кластеров в регионе 345
11.10.2017 Компания "ИНКОТЕК КАРГО" отгрузила 13200 тонн оборудования для 2-й очереди АЭС "Куданкулам" 243
12.10.2017 Специалисты Росэлектроники получили грант на работы в сфере электрооптических полимеров 239
11.10.2017 "КАМАЗ" представил газомоторную технику на ПМГФ-2017 237
11.10.2017 ЧТЗ начал поставки техники для строительства Новой Москвы 233
11.10.2017 Росэлектроника примет участие в развитии спутниковой навигации в Армении 226
11.10.2017 "Швабе" завершил второй этап модернизации линии гальваники 224
11.10.2017 "Уралкуз" подтвердил соответствие производства международным стандартам 223
13.10.2017 ОДК познакомит гостей Всемирного фестиваля молодежи и студентов с направлениями развития российского двигателестроения 205
16.10.2017 Состоялась пресс-конференция, посвященная развитию российско-китайских торгово-промышленных отношений в рамках выставки China Machinery Fair 2017 169
16.10.2017 Росэлектроника представит на "ИНТЕРПОЛИТЕХ-2017" линейку радиостанций и компьютеры "Эльбрус" 164
13.10.2017 "Интер РАО" и SAP запускают новый ИТ-продукт для российской электроэнергетики 160
16.10.2017 Проект создания уникального накопителя энергии стал участником стартап-акселератора GenerationS-2017 155
16.10.2017 Предприятия страны откроют двери в рамках "Недели без турникетов" 151
12.10.2017 На "ОДК – Сатурн" собран 300-й серийный двигатель SaM146 для авиалайнера SSJ100 151
12.10.2017 Опубликован мониторинг состояния промышленности России по итогам сентября 2017 года 151
13.10.2017 На энергоблоке №1 Калининской АЭС стартует плановый ремонт с модернизацией оборудования 150
13.10.2017 Комитет НП "ОПЖТ" по грузовому подвижному составу провел конференцию "Инновационные технологии в железнодорожном машиностроении"  141
13.10.2017 "Швабе" создал стенд для испытания линз высокоэнергетической лазерной системы 139
16.10.2017 На Всемирном фестивале молодежи и студентов в Сочи состоялось открытие "Индустрии будущего" 132
12.10.2017 В Коломне обсудили перспективные разработки дизель-генераторов нового поколения 132
13.10.2017 Владимир Гутенев: угроза сурового наказания за злоупотребления при выполнении гособоронзаказа остудит многие "горячие головы" 129
13.10.2017 Депутаты Госдумы приняли в первом чтении законопроект о маркировке товаров контрольными знаками 125
13.10.2017 На ЧМК завершили ремонт основного агрегата аглофабрики 124
16.10.2017 Инновационный пассажирский катамаран "Грифон" выходит в первый рейс 118
12.10.2017 Ижорские заводы отгрузили второй корпус реактора для АЭС "Белене" 118
16.10.2017 Ижорские заводы отгрузили реактор гидроочистки для ООО "КИНЕФ"  115
16.10.2017 ОАК инвестирует в венчурный фонд Сколково и РВК до 300 млн рублей 113
16.10.2017 Компания "Сухой" передала ВКС России очередную партию фронтовых бомбардировщиков Су-34 112
12.10.2017 "Восток1520" и "УГМК-ТРАНС" подвели итоги первого года сервисного обеспечения вагонами нового поколения 112
13.10.2017 Выполненный в рекордные сроки контроль парогенераторов пускового энергоблока Ленинградской АЭС подтвердил их эксплуатационную надежность 109
12.10.2017 В Москве обсудили меры поддержки спроса на продукцию пищевого машиностроения 108
17.10.2017 Самолет МС-21-300 совершил беспосадочный перелет из Иркутска в Жуковский 105
16.10.2017 "Аплана. Центр Разработки" внедрила систему управления знаниями в области АСУТП для ПАО "Транснефть" 104
12.10.2017 Санкт-Петербург перенимает опыт кадровой работы у Севмаша 100
17.10.2017 Более 22 млрд руб. ежегодно необходимо на субсидии для заводов специализированного машиностроения 91
17.10.2017 Меры стимулирования перевода техники на метан обсудили на VII Петербургском международном газовом форуме 87
17.10.2017 "ПКНМ" и "Ростелеком" договорились о сотрудничестве 84
17.10.2017 "КАМАЗ" стал победителем конкурса лучших практик подготовки рабочих кадров 80
17.10.2017 ГК ПМСОФТ - лидер в развитии национальной стандартизации инжиниринга в строительстве 75
17.10.2017 "КРМЗ" модернизировал уравнительные платформы STL для эксплуатации на Крайнем Севере 70

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 
© 2017 Портал машиностроения