PARA LANÇAMENTO IMEDIATO N.º 3111

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A Mitsubishi Electric desenvolve algoritmo de aprendizagem inteligente para IA extremamente eficiente

Reduz drasticamente o número de ensaios necessários para o controlo preciso de IA aprendida automaticamente

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TÓQUIO, 24 de maio de 2017 - A Mitsubishi Electric Corporation (TÓQUIO: 6503) anunciou hoje o desenvolvimento de um algoritmo exclusivo de reforço profundo para o controlo de máquinas por inteligência artificial (IA), que requer apenas um quinquagésimo do número de ensaios em comparação com os métodos de controlo de IA convencionais. Espera-se que o algoritmo permita que equipamentos inteligentes, como robôs industriais e veículos, usem sensores e câmaras para aprender rapidamente sobre os seus ambientes e, assim, garantir um controlo baseado em IA aperfeiçoado em ambientes únicos.

Principais características

1)
O algoritmo exclusivo de reforço profundo reduz drasticamente o tempo de aprendizagem
– As máquinas atingem uma aprendizagem de reforço profundo extrainteligente através da utilização de dados de sensores e de câmaras
– Reduz drasticamente o número de ensaios e o tempo de aprendizagem em comparação com métodos de aprendizagem de reforço profundo convencionais
Os métodos convencionais utilizados para o trabalho inteligente baseado em IA requerem muito tempo para processar as enormes quantidades de dados obtidos a partir das câmaras e dos sensores, bem como ensaios exaustivos por parte das máquinas que usam esses dados.
2)
O algoritmo aliado à IA compacta pode ser equipado numa vasta gama de máquinas
– Aliado à tecnologia de IA compacta da Mitsubishi Electric, lançada em fevereiro de 2016, o novo algoritmo requer apenas um centésimo do número de cálculos em comparação com os métodos convencionais
– As máquinas com recursos de processamento limitados podem utilizar esta solução para proceder a uma aprendizagem de reforço profundo
Trabalhando em conjunto com a tecnologia de IA compacta da Mitsubishi Electric, o algoritmo reduz significativamente o tempo de cálculo em comparação com os métodos convencionais, o que permite que a aprendizagem de reforço profundo seja implementada numa vasta gama de equipamento de recursos limitados.
Solução Método de aprendizagem Tempo de otimização
Nova Aprendizagem automática completamente automatizada De vários minutos a 30 minutos
Existente Aprendizagem automática apoiada por especialistas humanos De várias horas a meio dia

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