時系列データを高精度に分析する ディープラーニング | 東京IT新聞

時系列データを高精度に分析する ディープラーニング

ソリューション 人工知能

富士通研究所は、振動が激しく人による判別が困難な時系列データに対して高精度な解析を可能とするDeep Learning(ディープラーニング)技術を開発した。富士通研究所が16日、発表した。IoTアプリケーションに活用が期待される。

Deep Learning技術は、人工知能の発展におけるブレークスルーとして注目されており、画像や音声では極めて高い認識精度を達成している一方で、適用できるデータの種類は限られている。特にIoT機器などから得られる、人による判別も困難なほどの、激しい振動の時系列データを精度よく自動的に分類することは困難だった。

富士通研究所は、時系列データから幾何的な特徴を抽出することで、激しい振動の時系列データを高精度に分類することができるDeep Learning技術を開発した。

これにより、ウェアラブル機器などに用いられるジャイロセンサーの時系列データの分類を行うUC Irvine Machine Learning Repositoryのベンチマークテストにおいて、既存技術に比べ約25%増と大幅に精度が向上し、約85%の精度を達成したという。

この技術は富士通のAI技術「Human Centric AI Zinrai(ジンライ)」に活用される。
《東京IT新聞》

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