TOKYO, 14 oktober 2016 – Mitsubishi Electric Corporation (TOKYO: 6503) meddelade idag att man har utvecklat en snabbinlärningsalgoritm för djupinlärning som införlivar nödvändiga slutledningsfunktioner för identifiering, igenkännande och förutsägelse av okända fakta baserat på kända fakta. Den nya algoritmen förväntas förenkla implementeringen av djupinlärning i fordon, industrirobotar och andra maskiner genom att drastiskt minska minnesanvändning och beräkningstiden för inlärning. Det kommer också att möjliggöra billiga lösningar där AI-system (artificiell intelligens) med inlärningsfunktioner utför slutledning på hög nivå direkt i integrerade system enligt det integrerade systemets perifera miljö.

Mitsubishi Electric kommer att presentera sitt nya system på International Conference on Neural Information Processing (ICONIP2016), som kommer att hållas i Kyoto-universitet från 16 till 21 oktober. Ett dokument kommer även att publiceras i Lecture Notes in Computer Science. Tekniken introducerades först i ett pressmeddelande med titeln Mitsubishi Electric Develops Compact AI den 17 februari.

Algoritmen minskar inlärningstiden, beräkningskostnaden och minneskraven till cirka en trettiondel av vad de är för konventionell artificiell intelligens, eftersom det kan ge en ytterligare minskning med cirka 30 procent via Mitsubishi Electrics befintliga Compact AI, som i sin tur minskade beräkningskostnaden och minneskraven för bildigenkänning med 90 procent jämfört med konventionell artificiell intelligens, enligt Mitsubishi Electrics egen forskning från och med den 14 oktober.

Mitsubishi Electrics system ska bidra till att utöka den artificiella intelligensens flexibilitet tack vare dess kompakthet och övergripande låga kostnad. Det kommer att minska kostnaderna för distribution av artificiell intelligens genom att eliminera behovet av servrar och nätverksmöjligheter, tack vare dess kompakthet och slutledning på hög nivå som ska utföras direkt i integrerade system. Konventionella maskininlärningsalgoritmer för djup inlärning kräver djupa neuronnät som består av dyra minnesresurser.

Den nya algoritmen anpassar sig till systemens särskilda syften, eftersom den använder inlärningsdata och slutledningar på hög nivå om driftmiljön. Denna fördel kommer att bidra till att stödja en effektiv strukturering av nätverk och minska designens prövningsprocess.

Mitsubishi Electrics nya system kommer att göra det möjligt att använda artificiell intelligens i många olika affärsfält, såsom bearbetning av information på hög nivå. Marknaden för artificiell intelligens beräknades vara värd 3,6 biljoner yen (ungefär 35 miljarder dollar) under 2015 och den årliga tillväxten väntas i genomsnitt ligga på 30 procent, enligt Ernst & Young Institute Co., Ltd.