Извлечение максимума из малого: улучшение обучения ИИ для временных рядов краевых датчиков

Инженеры Токийского технологического института (Tokyo Tech) продемонстрировали простой вычислительный подход для улучшения способа обучения классификаторов искусственного интеллекта, таких как нейронные сети, на основе ограниченного количества данных датчиков. Появляющимся приложениям Интернета вещей часто требуются пограничные устройства, которые могут надежно классифицировать поведение и ситуации на основе временных рядов. Однако получить данные для обучения сложно и дорого. Предлагаемый подход обещает существенно повысить качество обучения классификаторов практически без дополнительных затрат. В последнее время набирает силу перспектива наличия огромного количества датчиков Интернета вещей (IoT), тихо и усердно отслеживающих бесчисленные аспекты человеческой, природной и машинной деятельности. По мере того, как наше общество становится все более и более нуждающимся в данных, ученые, инженеры и стратеги все больше надеются, что дополнительная информация, которую мы можем извлечь из этого всеобъемлющего мониторинга, улучшит качество и эффективность многих производственных процессов, что также приведет к повышению устойчивости. Мир, в котором мы живем, невероятно сложен, и эта сложность отражается в огромном множестве переменных, для мониторинга которых могут быть разработаны датчики IoT. Некоторые из них являются естественными, например, количество солнечного света, влаги или движения животных, в то время как другие являются искусственными, например, количество автомобилей, пересекающих перекресток, или нагрузка на подвесную конструкцию, такую ​​как мост. Общим для всех этих переменных является то, что они развиваются с течением времени, создавая так называемые временные ряды, и ожидается, что в их неустанных изменениях содержится значимая информация. Во многих случаях исследователи заинтересованы в классификации набора заранее определенных условий или ситуаций на основе этих временных изменений, чтобы уменьшить количество данных и упростить их понимание. Например, измерение того, насколько часто возникает определенное условие или ситуация, часто используется в качестве основы для обнаружения и понимания причин неисправностей, увеличения загрязнения и т. д. Некоторые типы датчиков измеряют переменные, которые сами по себе очень медленно изменяются с течением времени, например влажность. В таких случаях возможна передача каждого отдельного показания по беспроводной сети на облачный сервер, где происходит анализ больших объемов агрегированных данных. Однако все больше и больше приложений требуют измерения довольно быстро изменяющихся переменных, таких как ускорение, отслеживающее поведение животного или повседневную активность человека. Поскольку часто требуется много показаний в секунду, передача необработанных данных по беспроводной связи становится непрактичной или невозможной из-за ограничений доступной энергии, платы за передачу данных и, в удаленных местах, полосы пропускания. Чтобы обойти эту проблему, инженеры во всем мире уже давно ищут у...

Извлечение максимума из малого: улучшение обучения ИИ для временных рядов краевых датчиков

Сообщает android-robot.com

 

Опубликовано: 00:00, 28.11.2022

 

Новость из рубрики: Технологии и Hi-Tech

 

Поделиться новостью: Поделиться новостью в Facebook Поделиться новостью в Twittere Поделиться новостью в VK Поделиться новостью в Pinterest Поделиться новостью в Reddit

 
 

Использование датчиков движения смартфона для прослушивания разговоров 14:00, 28 Дек Использование датчиков движения смартфона для прослушивания разговоров Группа исследователей из пяти американских университетов разработала технику атаки по сторонним каналам EarSpy, позволяющую организовать прослушивани...

Срочно: Золото поднимается выше $2,040 до максимума с марта 2022 года после данных из США 22:00, 13 Апр Срочно: Золото поднимается выше $2,040 до максимума с марта 2022 года после данных из США Цена на золото выросла более чем на $10 после выхода мартовского индекса цен на сырьевые товары в США, который оказался ниже ожиданий, и увеличения п...

Поддержка малого бизнеса 09:00, 27 Сен Поддержка малого бизнеса В нашем регионе продолжаются мероприятия в помощь малому и среднему предпринимательству. Развитие частной инициативы Кузбасса – это не только способ ...

Крупнейшие интернет-компании не против временных почтовых сервисов 04:00, 15 Июл Крупнейшие интернет-компании не против временных почтовых сервисов Крупнейшие почтовые сервисы в условиях жесткой конкуренции предлагают своим пользователям новый удобный функционал, аддоны и расширения. С одной стор...

Соблюдение временных рамок приема пищи: Пример Древнего Китая 23:00, 30 Сен Соблюдение временных рамок приема пищи: Пример Древнего Китая Соблюдение оптимального времени приема пищи играло важную роль в древнем Китае, где считали, что энергия в организме движется согласно солнечным ритм...

В Санкт-Петербурге опечатали двери Малого драматического театра 16:00, 06 Май В Санкт-Петербурге опечатали двери Малого драматического театра Малый драматический театр (МДТ), ранее объявивший и переносе сразу нескольких спектаклей, оказался опечатан по распоряжению Роспотребнадзора. Причины...

Число занятых в сфере малого и среднего бизнеса в области выросло до 352 тысяч 01:00, 12 Окт Число занятых в сфере малого и среднего бизнеса в области выросло до 352 тысяч С начала 2022 года количество занятых в сфере малого и среднего бизнеса, включая индивидуальных предпринимателей и самозанятых, в Саратовской области...

Открыт алгоритм для увеличения скорости обучения искусственного интеллекта 02:00, 10 Авг Открыт алгоритм для увеличения скорости обучения искусственного интеллекта Ученые из Tinkoff Research открыли алгоритм для увеличения скорости обучения искусственного интеллекта в 20 раз. Ученые из лаборатории исследований и...

02:00, 05 Окт Группа «Астра» инвестирует в поставщика платформ для корпоративного обучения Knomary В контур «Астры» вошла компания Knomary. Интеграция вендоров позволит в скором времени вывести на рынок современные комплексные продукты, с помощью к...

00:00, 24 Окт Компоненты модели машинного обучения теперь можно закодировать в световых волнах Спросите у устройства «умный дом» прогноз погоды, и ответ устройства займет несколько секунд. Одна из причин такой задержки заключается в том, что по...

05:00, 04 Авг Ученые из Tinkoff открыли алгоритм для увеличения скорости обучения искусственного интеллекта в 20 раз Ученые из лаборатории исследований искусственного интеллекта (ИИ) Tinkoff Research открыли новый алгоритм для обучения ИИ. Новый метод, названный SAC...

23:00, 29 Апр Парламент ЕС готовит закон, который обяжет компании с генеративным ИИ раскрывать информацию для обучения систем – даже защищённую авторским правом Члены Европейского парламента (MEP) обсуждают новый законопроект, согласно которому все компании с системами генеративного ИИ будут обязаны предостав...

05:00, 04 Сен Первый раз в первый класс: особенности организации процесса обучения и рекомендации по адаптации первоклассников О санитарно-эпидемиологических требованиях, специфике учебной программы и особенностях адаптации, а также об организации горячего питания, обеспечени...