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Bei diesem Text handelt es sich um eine Übersetzung der offiziellen englischen Version dieser Pressemitteilung, die nur als Hilfestellung und Referenz bereitgestellt wird. Ausführliche und/oder spezifische Informationen entnehmen Sie bitte der englischen Originalversion. Im Falle von Abweichungen hat der Inhalt der englischen Originalversion Vorrang.

Mitsubishi Electric entwickelt Algorithmus für intelligentes Lernen zur Ermöglichung hocheffizienter künstlicher Intelligenz

Damit wird die erforderliche Anzahl von Testdurchläufen für die präzise, maschinell angelernte Steuerung per künstlicher Intelligenz reduziert

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TOKIO, 24. Mai 2017 – Mitsubishi Electric Corporation (TOKIO: 6503) gab heute die Entwicklung eines proprietären tief bestärkenden Algorithmus für die Maschinensteuerung per künstlicher Intelligenz (KI) bekannt, der nur ein Fünfzigstel der Anzahl von Testdurchläufen im Vergleich zu herkömmlichen KI-basierten Steuerungsmethoden erfordert. Der Algorithmus soll es intelligenten Geräten wie Industrierobotern und Fahrzeugen ermöglichen, ihre Umgebungen mithilfe von Sensoren und Kameras schnell auszukundschaften, um eine präzise, KI-basierte Steuerung in einzigartigen Umgebungen zu ermöglichen.

Hauptmerkmale

1)
Maßgebliche Verringerung der Lernzeit dank proprietärem, tief bestärkendem Algorithmus
– Mithilfe von Sensor- und Kameradaten wird Maschinen ein hochintelligentes, tief bestärkendes Lernen ermöglicht.
– Mit dieser Methode werden die Anzahl von Testdurchläufen und die Lernzeit im Vergleich zu herkömmlichen tief bestärkenden Lernmethoden maßgeblich reduziert.
Bei herkömmlichen Methoden für KI-basiertes intelligentes Arbeiten ist der Zeitaufwand für die Verarbeitung riesiger von Kameras und Sensoren gelieferten Datenmengen sowie für umfassende Testdurchläufe durch Maschinen, die diese Daten nutzen, sehr hoch.
2)
Mit kompakter KI kombinierter Algorithmus in einer Vielzahl von Maschinen einsetzbar
– In Kombination mit der im Februar 2016 veröffentlichten kompakten KI-Technologie von Mitsubishi Electric kommt der neue Algorithmus im Vergleich zu herkömmlichen Methoden mit nur einem Hundertstel der Anzahl von Berechnungen aus.
– Maschinen mit begrenzten Verarbeitungsressourcen können die Lösung für tief bestärkendes Lernen nutzen.
Zusammen mit der kompakten KI-Technologie von Mitsubishi Electric reduziert der Algorithmus die Berechnungszeit im Vergleich zu herkömmlichen Methoden maßgeblich. Dadurch kann tief bestärkendes Lernen für eine Vielzahl von Geräten mit begrenzten Ressourcen eingesetzt werden.
Lösung Lernmethode Optimierungszeit
Neu Vollautomatisches maschinelles Lernen Mehrere Minuten bis 30 Minuten
Vorhanden Von menschlichen Spezialisten unterstütztes maschinelles Lernen Mehrere Stunden bis zu einem halben Tag

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