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Tecnología de aprendizaje profundo para el análisis de series temporales

20.03.2016

Fujitsu Laboratories Ltd. anunció el desarrollo de una tecnología de aprendizaje profundo capaz de analizar series temporales de datos con alta precisión. En aplicaciones prometedoras para el Internet de las Cosas, las series temporales de datos pueden variar significativamente, por lo que identificar patrones en su cambio resulta una tarea muy difícil para una persona.

"El aprendizaje automático es una tecnología central de la inteligencia artificial. En los últimos años, toda la atención en esta área se ha centrado en la tecnología de aprendizaje profundo como una forma de extraer automáticamente los valores característicos necesarios para interpretar y evaluar los fenómenos", señaló la empresa. Se recopilan enormes cantidades de series temporales de datos de los dispositivos, especialmente en la era del Internet de las cosas. Al aplicar el aprendizaje profundo a estos datos y clasificarlos con un alto grado de precisión, se pueden realizar análisis adicionales con la perspectiva de crear nuevos productos y soluciones y abriendo nuevas líneas de negocio".

Aclamada como un gran avance en inteligencia artificial, la tecnología de aprendizaje profundo ofrece reconocimiento de voz e imagen de alta precisión, pero solo es aplicable a tipos limitados de datos, explicó Fujitsu. En particular, hasta ahora ha sido difícil clasificar con precisión de forma automática las series temporales volátiles de datos provenientes de dispositivos conectados a Internet de las cosas.

La empresa ha desarrollado una tecnología de aprendizaje profundo basada en la teoría del caos y la topología para clasificar de forma automática y precisa los datos de series temporales volátiles. Esta tecnología hace posible procesar con precisión incluso datos temporales complejos con una gran amplitud de cambios.

La última tecnología utiliza los siguientes procedimientos para el entrenamiento y la clasificación: representación gráfica de datos de series temporales utilizando la teoría del caos; descripción cuantitativa de diagramas usando topología; entrenamiento y clasificación usando redes neuronales convolucionales.

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Energía del espacio para Starship 08.05.2024

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Contenido de alcohol de la cerveza caliente. 07.05.2024

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La inteligencia de las aspiradoras 18.07.2017

Según LG Electronics, citando los resultados de una investigación independiente realizada este año, las aspiradoras robotizadas de LG son tan inteligentes como los niños de 7 años.

El estudio fue realizado por especialistas del laboratorio de Robótica y Sistemas Inteligentes, que opera en la Universidad de Seúl. En particular, se probó el modelo Roboking Turbo Plus, que demostró un alto nivel de inteligencia en cuanto a percepción del territorio, toma de decisiones y eficiencia en el trabajo.

Los científicos probaron las aspiradoras en el mercado contra 100 criterios, después de lo cual las clasificaron según el nivel de inteligencia en una de tres categorías: un niño, un mono y un delfín.

Solo LG Roboking Turbo Plus mostró el nivel de inteligencia al nivel de los estudiantes de primaria.

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