بالنسبة للنشرة الفورية رقم ٣١١١

إن هذا النص ترجمة للنص الإنجليزي الرسمي لهذا الإصدار الجديد، وقد تم تزويده للرجوع إليه بسهولة عند الحاجة. يرجى الرجوع إلى النص الإنجليزي الأصلي للحصول على التفاصيل و/أو المواصفات الخاصة. في حال وجود أي تعارض، فيجب اتباع محتوى الإصدار الإنجليزي الأصلي.

شركة Mitsubishi Electric تطور خوارزمية للتعلم الذكي من أجل ذكاء اصطناعي (AI) أكثر فاعلية

تعمل على تقليل عدد المحاولات المطلوبة للتحكم الدقيق بدرجة كبيرة من خلال الذكاء الاصطناعي القائم على التعلم الآلي

نسخة PDF ‏ (PDF:239.2KB)

طوكيو، ٢٤ مايو، ٢٠١٧ - أعلنت شركة Mitsubishi Electric Corporation (طوكيو: ٦٥٠٣) اليوم أنها قد طورت خوارزمية مُسجلة الملكية للتعلم المعزّز المتعمق للتحكم الآلي القائم على الذكاء الاصطناعي (AI) والتي تتطلب فقط واحد على خمسين من عدد المحاولات بالمقارنة مع وسائل التحكم التقليدية القائمة على الذكاء الاصطناعي (AI). ومن المتوقع أن تُمكّن هذه الخوارزمية الأجهزة الذكية مثل الروبوتات الصناعية والسيارات من استخدام المستشعرات والكاميرات لتتعرف بشكل سريع على البيئات المحيطة بها؛ من أجل توفير تحكم مضبوط على نحو ممتاز يقوم على الذكاء الاصطناعي (AI) في البيئات الفريدة.

الميزات الرئيسية

1)
خوارزمية مُسجلة الملكية للتعلم المعزّز المتعمق تقلل وقت التعلم بدرجة كبيرة
- تحقق الآلات التعلم المعزّز المتعمق على نحو أكثر ذكاءً باستخدام بيانات المستشعر والكاميرا
- تقلل بشكل كبير عدد المحاولات ووقت التعلم بالمقارنة مع الوسائل التقليدية للتعلم المعزّز المتعمق
تتطلب الوسائل التقليدية الخاصة بالتشغيل الذكي القائم على الذكاء الاصطناعي مدة زمنية كبيرة لمعالجة البيانات ذات الكميات الضخمة التي يتم الحصول عليها من الكاميرات والمستشعرات بالإضافة إلى التجارب واسعة النطاق من خلال الآلات التي تستخدم هذه البيانات.
2)
يمكن تزويد مجموعة كبيرة من الآلات بالخوارزمية مقترنة بالذكاء الاصطناعي المدمج
- تتطلب الخوارزمية الجديدة، والتي تم دمجها بتقنية الذكاء الاصطناعي المدمج من Mitsubishi Electric التي انطلقت في فبراير ٢٠١٦، واحد على مائة فقط من مقدار العمليات الحسابية بالمقارنة مع الوسائل التقليدية
- يمكن للآلات التي لديها موارد معالجة محدودة أن تستخدم هذا الحل للقيام بالتعلم المعزّز المتعمق
عندما تقترن الخوارزمية بتقنية الذكاء الاصطناعي المدمج من Mitsubishi Electric أثناء التشغيل، ستقلل الخوارزمية وقت العمليات الحسابية بدرجة كبيرة بالمقارنة مع الوسائل التقليدية، مما يعمل على تمكين نشر التعلم المعزّز المتعمق في مجموعة كبيرة من المعدات محدودة الموارد.
الحل وسيلة التعلم وقت الاستمثال
الجديد التعلم الآلي المؤتمت بالكامل عدة دقائق حتى ٣٠ دقيقة
الحالي التعلم الآلي المُدعّم بواسطة الخبرات البشرية عدة ساعات حتى نصف يوم

تجدر الإشارة إلى أن النشرات الإخبارية دقيقة في وقت نشرها لكنها قد تكون عرضة للتغيير من دون إشعار.