Mitsubishi Electric hat einen lernfähigen Algorithmus vorgestellt, mit dem sich die Anzahl der benötigten Tests beim Machine Learning drastisch reduzieren soll. Maschinen können damit schneller und effizienter lernen und Menschen so besser unterstützen.
Die Mitsubishi Electric Corporation hat einen proprietären Algorithmus für die Kontrolle von Maschinen durch künstliche Intelligenz (KI) entwickelt. Wie der Automatisierer mitteilt, benötige der Algorithmus im Vergleich zu bereits verfügbaren KI-Kontrollmethoden nur ein Fünftel der erforderlichen Tests bis zum belastbaren Ergebnis. Der Algorithmus soll etwa Roboter und Fahrzeuge dabei unterstützen, über Sensoren und Kameras ihre Umgebung zu erfassen. Das Ziel ist es, individuelle Umgebungen KI-gestützt kontrollieren zu können.
Die wichtigsten Funktionen in der Übersicht:
- Der Algorithmus soll Lernzeit signifikant verkürzen und gleichzeitig den Lerneffekt vertiefen.
- Maschinen lernen, indem sie Sensor- und Kameradaten nutzen.
- Die Zahl der Tests und die Testdauer soll sich im Vergleich zu anderen Deep Learning-Methoden deutlich reduzieren.
- Der Algorithmus könne daher besonders hohe Datenvolumen verarbeiten, wie sie von Kameras und Sensoren generiert werden.
- Um zu diesen Ergebnissen zu gelangen, kombiniert Mitsubishi Electric den neuen Algorithmus mit der ebenfalls selbst entwickelten Compact AI.
Hintergrund
Eine Deep-Learning-KI kann enorme Informationsmengen verarbeiten und es wird erwartet, dass die Technologie in einer Vielzahl von Unternehmen implementiert wird. Laut Berechnungen des Ernst & Young Institute Co., Ltd. hatte der weltweite Markt im Jahr 2015 einen Wert von 35 Milliarden US-Dollar. Die jährliche Wachstumsrate soll bei durchschnittlich 30 Prozent liegen. Mit konventionellen Technologien lässt sich meist keine vollautomatisierte Kontrolle der Ausrüstung erreichen, menschliche Experten müssen neue Informationen einprogrammieren und den Systemen beibringen. Auch wenn auf dem Feld der KI derzeit rasante Fortschritte erzielt werden, stellt die hohe Anzahl der benötigten Tests eine Barriere für den Einsatz von Machine Learning dar. Hier will Mitsubishi Electric mit seinem Algorithmus ansetzen.
