Алгоритм Mitsubishi улучшит глубинное обучение в 30 раз

Компания Mitsubishi Electric Corporation заявила о создании нового высокоскоростного алгоритма глубинного машинного обучения, который включает функции логического вывода для идентификации, распознавания и прогнозирования неизвестного на основе известных фактов.

По мнению разработчиков, их алгоритм позволит упростить реализацию машинного обучения в автомобилях, промышленных роботах и других приложениях благодаря существенному уменьшению использования памяти и процессорного времени. Кроме того, отмечается возможность создания недорогих решений для систем искусственного интеллекта.

Mitsubishi Electric

Mitsubishi планирует представить свою разработку в ходе Международной конференции по обработке нейронной информации (ICONIP 2016), которая проходит в Киотском университете с 16 по 21 октября. Кроме того, работа будет опубликована в издании Lecture Notes in Computer Science.

bgr.com

По утверждению авторов разработки, алгоритм выигрывает по времени обучения, вычислительной стоимости и требованиям к памяти в 30 раз у типичных систем искусственного интеллекта. Интеллектуальные логические выводы высокого уровня можно будет интегрировать непосредственно во встраиваемые системы без необходимости задействовать сервера и «тяжёлое» сетевое оборудование. Традиционные алгоритмы глубинного машинного обучения требуют построения больших нейронных сетей и большого количества ресурсов, в том числе много памяти.

Согласно данным аналитиков из компании Ernst & Young, рынок технологий искусственного интеллекта в 2015 году составил около $35 млрд. В 2016 году он вырастет ещё на 30 %.

Источник: