Mitsubishi Electric Corporation ha sviluppato un algoritmo di apprendimento per il controllo macchina con intelligenza artificiale (IA), che richiede un cinquantesimo del numero di prove rispetto ai metodi di controllo IA convenzionali. Si prevede che, grazie a questo algoritmo, macchine intelligenti quali robot industriali e veicoli utilizzeranno sensori e telecamere per apprendere in modo rapido tutto ciò che riguarda il proprio ambiente e per creare un controllo basato su IA ottimizzato, in ambienti unici.
Caratteristiche principali
1) L’algoritmo di apprendimento per rinforzo approfondito proprietario riduce drasticamente il tempo di apprendimento:
- Le macchine forniscono prestazioni di apprendimento per rinforzo approfondito, estremamente intelligente, utilizzando i dati dei sensori e delle telecamere
- Riduce drasticamente le prove e il tempo di apprendimento rispetto ai metodi di apprendimento per rinforzo approfondito convenzionali
I metodi convenzionali per il lavoro intelligente basato su IA richiedono tempi molto estesi per l’elaborazione delle enormi quantità di dati ottenuti dalle telecamere e dai sensori, oltre che prove estese da parte delle macchine che utilizzano questi dati.
2) L’algoritmo combinato con la tecnologia Compact AI può essere utilizzato su una vasta gamma di macchine
- In combinazione con la tecnologia Compact AI di Mitsubishi Electric, introdotta a febbraio del 2016, il nuovo algoritmo richiede appena un centesimo della quantità di calcoli se confrontato con i metodi convenzionali
- Le macchine con risorse di elaborazione limitate possono utilizzare questa soluzione per eseguire l’apprendimento per rinforzo approfondito
Lavorando in combinazione con la tecnologia Compact AI di Mitsubishi Electric, l’algoritmo riduce in maniera significativa il tempo di calcolo rispetto ai metodi convenzionali, rendendo possibile l’impiego dell’apprendimento per rinforzo approfondito in una vasta gamma di macchine con risorse limitate.
