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Tecnologia de aprendizado profundo para análise de séries temporais

20.03.2016

Laboratórios Fujitsu Ltda. anunciou o desenvolvimento de uma tecnologia de aprendizado profundo capaz de analisar séries temporais de dados com alta precisão. Em aplicações promissoras para a Internet das Coisas, as séries temporais de dados podem variar significativamente, portanto, identificar padrões em sua mudança acaba sendo uma tarefa muito difícil para uma pessoa.

"A aprendizagem de máquina é uma tecnologia central da inteligência artificial. Nos últimos anos, toda a atenção nesta área tem sido focada na tecnologia de aprendizagem profunda como forma de extrair automaticamente valores característicos necessários para interpretar e avaliar fenômenos", observou a empresa. " Grandes quantidades de séries temporais de dados são coletadas de dispositivos, especialmente na era da Internet das coisas. Ao aplicar aprendizado profundo a esses dados e classificá-los com alto grau de precisão, análises adicionais podem ser realizadas com a perspectiva de criar novos produtos e soluções e abrindo novas linhas de negócios."

Aclamada como um avanço em inteligência artificial, a tecnologia de aprendizado profundo oferece reconhecimento de imagem e fala altamente preciso, mas ainda é aplicável apenas a tipos limitados de dados, explicou a Fujitsu. Em particular, até agora tem sido difícil classificar automaticamente com precisão as séries temporais voláteis de dados provenientes de dispositivos conectados à Internet das Coisas.

A empresa desenvolveu uma tecnologia de aprendizado profundo baseada na teoria e topologia do caos para classificar de forma automática e precisa dados de séries temporais voláteis. Essa tecnologia possibilita processar com precisão até mesmo dados temporais complexos com uma grande amplitude de alterações.

A tecnologia mais recente utiliza os seguintes procedimentos para treinamento e classificação: representação gráfica de dados de séries temporais usando a teoria do caos; descrição quantitativa de diagramas usando topologia; treinamento e classificação usando redes neurais convolucionais.

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Energia do espaço para Starship 08.05.2024

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Novo método para criar baterias poderosas 08.05.2024

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Teor alcoólico da cerveja quente 07.05.2024

A cerveja, por ser uma das bebidas alcoólicas mais comuns, tem um sabor único, que pode mudar dependendo da temperatura de consumo. Um novo estudo realizado por uma equipe internacional de cientistas descobriu que a temperatura da cerveja tem um impacto significativo na percepção do sabor alcoólico. O estudo, liderado pelo cientista de materiais Lei Jiang, descobriu que em diferentes temperaturas, as moléculas de etanol e água formam diferentes tipos de aglomerados, o que afeta a percepção do sabor alcoólico. Em baixas temperaturas, formam-se mais aglomerados piramidais, o que reduz a pungência do sabor do "etanol" e torna a bebida menos alcoólica. Pelo contrário, à medida que a temperatura aumenta, os cachos tornam-se mais semelhantes a cadeias, resultando num sabor alcoólico mais pronunciado. Isto explica porque o sabor de algumas bebidas alcoólicas, como o baijiu, pode mudar dependendo da temperatura. Os dados obtidos abrem novas perspectivas para os fabricantes de bebidas, ... >>

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Computador na água 01.06.2023

Cientistas da Austrália apresentaram um protótipo de computador "reservatório" que realiza cálculos em um recipiente com água e prevê o futuro.

O comportamento das ondas na água está sujeito a leis físicas estritas e leva a um resultado previsível. Segundo os cientistas, sua invenção é um computador analógico capaz de executar várias tarefas com mais rapidez e precisão do que qualquer plataforma digital.

Os pesquisadores apoiaram o protótipo com um modelo matemático eficaz (baseado nos elementos da operação de redes neurais), que os cientistas descreveram em seu artigo científico.

Estruturalmente, o protótipo do computador "reservatório" é um longo recipiente com água corrente. O papel do circuito de entrada é desempenhado por uma bomba que cria ondas na superfície da água corrente. Deve-se notar que os cientistas estavam interessados \uXNUMXb\uXNUMXbnão em uma onda comum que perde força rapidamente, mas em uma onda isolada estruturalmente estável que se propaga em um meio não linear - o chamado sóliton.

O protótipo apresentado mostrou que a plataforma de ondas analógicas é capaz de armazenar dados de entrada ordenados e aleatórios. Além disso, a plataforma wave demonstrou o processamento dos dados de entrada de acordo com a tarefa. Em vários casos, o resultado fornecido pelo reservatório excedeu exatamente cálculos semelhantes feitos em computadores digitais clássicos.

Para melhorar a precisão da leitura da amplitude e do padrão de onda, os cientistas adicionaram uma composição fluorescente à água. No futuro, eles pretendem desenvolver um microprocessador de "água" que possa funcionar com o princípio da colisão de ondas em um tanque, mas no nível micro e de forma protegida, como um microchip clássico.

Espera-se que os computadores "reservatórios" analógicos acelerem os cálculos em climatologia, sociologia, mercado de ações e onde a previsão depende de muitos fatores probabilísticos.

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