Mitsubishi Electric’ten yapay zekada çığır açan akıllı öğrenme algoritması
Cihazları daha akıllı, hayatı ise daha güvenli, sezgisel ve konforlu hale getirme hedefiyle çalışan Mitsubishi Electric, yapay zeka (AI-Artificial Intelligence) tabanlı çalışmalar için yeni bir akıllı öğrenme algoritması geliştirdi. Mitsubishi Electric’in kompakt yapay zeka (AI) teknolojisiyle birleştirilen yeni algoritma, konvansiyonel AI kontrol yöntemlerinin yalnızca yüzde biri kadar hesaplama ve beşte biri oranında deneme yapılmasını yeterli kılıyor. İnsan destekli makine öğrenmesi sağlayabilen mevcut teknolojilerde birkaç saat ile yarım gün arasında değişen optimizasyon süresi, Mitsubishi Electric’in derin pekiştirme ile öğrenme (deep reinforcement learning) yöntemi kullanan tam otomatik akıllı makine öğrenmesi algoritmasıyla birkaç dakika ile 30 dakika arasında değişen kısa bir zamana iniyor.
Yapay zeka (AI – Artificial Intelligence) alanında günden güne hızla ilerleme kaydedilse de makinelerin öğrenmesi için gerekli denemelerin sayısının çok fazla olması bu ilerlemeyi engelleyen bir unsur olarak karşımıza çıkıyor. Bu konuya çözüm olarak Mitsubishi Electric, yapay zeka (AI) makine kontrolü için konvansiyonel AI kontrol yöntemlerinin yalnızca beşte biri oranında deneme yapılmasını yeterli kılan özel bir derin pekiştirme ile öğrenme (deep reinforcement learning) algoritması geliştirdi. Bu algoritma ile endüstriyel robotlar ve araçlar gibi akıllı ekipmanlar, hızlı bir öğrenme süreci için sensör ve kamera verilerini kullanarak ekstra akıllı, derin pekiştirme ile öğrenme yöntemini uygulayacak.
Konvansiyonel yöntemlerin yüzde biri kadar hesaplama yeterli
Mitsubishi Electric’in kompakt yapay zeka (AI) teknolojisiyle birleştirilen yeni algoritma, konvansiyonel yöntemlerin yalnızca yüzde biri kadar hesaplama gerektiriyor. İnsan destekli makine öğrenmesi sağlayabilen mevcut teknolojilerde birkaç saat ile yarım gün arasında değişen optimizasyon süresi, Mitsubishi Electric’in tam otomatik makine öğrenmesini mümkün kılan yeni nesil algoritmasında birkaç dakika ile 30 dakika arasında değişen kısa bir zamana iniyor. Çok farklı sektörlerde ve makinelerde kullanılabilen bu algoritmanın, gelecekte sanayi verimliliğini arttırmak üzere yüksek varsayım içeren verilerin makineler tarafından işlenmesini mümkün kılacağı öngörülüyor.
Yapay zeka teknolojisini “Maisart” markası altında sunacak
Mitsubishi Electric kompakt yapay zeka (AI), otomatik tasarım derin öğrenme (deep learning) algoritması ve ekstra verimli akıllı öğrenme uygulamalarını içeren özel yapay zeka (AI) teknolojisini yeni markası “Maisart” ile tek bir çatı altında topluyor. “Mitsubishi Electric’s AI creates the State-of-the-ART in technology” (Mitsubishi Electric’in AI’sı ile en yeni teknoloji) ifadesinin kısaltması olan Maisart’ın, Mitsubishi Electric’in AI faaliyetlerine ilişkin farkındalığı arttırması, AI tabanlı ekipman sektörüne ivme kazandırması ve üst düzey bilgi işleme dahil olmak üzere çeşitli sektörlerde yapay zeka uygulama alanlarının genişlemesine yardımcı olması hedefleniyor.
Yeni kurumsal sloganı “Orijinal AI teknolojisiyle artık her şey akıllı” paralelinde faaliyet gösteren Mitsubishi Electric, cihazları daha akıllı, hayatı ise daha güvenli, sezgisel ve konforlu hale getirmek için orijinal AI teknolojisinden ve modern hesaplama sistemlerinden faydalanıyor.
* Ernst & Young Institute Co., Ltd.’nin açıkladığı verilere göre; küresel yapay zeka (AI) pazarının 3,6 trilyon yen (yaklaşık 35 milyar USD) olduğu tahmin edilirken, yıllık büyümenin yüzde 30 civarında olması bekleniyor.
Derin Öğrenme (Deep Learning) : Bir makine öğrenmesi türü olan derin öğrenme (deep learning), yapay sinir ağları adı verilen beynin yapısı ve fonksiyonundan esinlenen algoritmadır. Derin öğrenme (deep learning) ile makineler; ses, görüntü, sinyal, metin gibi verileri kullanarak sınıflandırma, nesne tanıma, ses tanıma ya da dil çevirileri gibi özelleşmiş görevleri en az hatayla yerine getirirler.
Derin Pekiştirme İle Öğrenme (Deep Reinforcement Learning) : Ödül ve ceza sistemi kullanılarak yazılımın zaman içinde kendini geliştirmesini sağlayan bir algoritmadır. Örneğin, bir makineye yapması istenen bir hareket derin pekiştirme ile öğrenme (deep reinforcement learning) yöntemi ile öğretilirken, her başarılı hareketine artı puan, her başarısız hareketine ise eksi puan verilir ve makine artıları maksimize etmeyi hedefleyerek ilgili hareketi öğrenir.
