ネットカジノの科学者が国際的な人工知能の進歩に貢献

データ サイエンスの教授チームは、ネットカジノ知能アルゴリズムを加速し、スーパーコンピューターが人間の脳と同じくらい複雑なネットカジノニューラル ネットワーク (ANN) を習得できるようにする革新的なシステムを開発しました。

スパース進化トレーニングと呼ばれる提案された方法は、安価なコンピューターに完全なネットカジノ知能機能を提供します。つまり、あらゆるインターネット デバイスを、データを送受信できるインテリジェントなモノのインターネット オブジェクトに変えることが可能になります。 

ネットカジノニューラル ネットワークは、医療診断や個別化医療など、膨大な量のデータを理解するために産業、科学、医学で広く使用されています。しかし、ANN は通常、多くのレイヤーと数百万のノードで構成されており、そのインテリジェンスは大幅に制限されており、超計算能力が必要となります。

オランダのネットカジノ、アイントホーフェン工科大学、テキサス大学オースティン校の科学者チームは、人工知能を現在の限界をはるかに超える可能性のある手法を開発するために協力しました。新しいシステムは、典型的なニューロン ネットワークを疎層に置き換えることで機械学習を大幅に加速し、遺伝病の診断などの主要な問題で人工知能を使用できるようにします。 

アントニオ リオッタ、ネットカジノのデータ サイエンス教授兼データ サイエンス研究センター所長は、「人工ニューラル ネットワークは、社会とテクノロジーのあらゆる側面を形成する人工知能革命のまさに中心にあります。人工ニューラル ネットワークは、音声認識やコンピューター ビジョンを含むさまざまな領域で大きな進歩をもたらしました。

「しかし、私たちがこれまでに扱うことができたネットワークは、数十億のニューロンで構成される人間の脳の能力には遠く及びません。

「最新のスーパーコンピューターは、カエルの脳ほどのサイズの 1,600 万個のニューロン ネットワークを処理するのに苦労しますが、強力なデスクトップ コンピューターがわずか 100,000 個のニューロン ネットワークを処理するには十数日以上かかります。

「私たちは、遺伝学、生物学、自然言語処理、イメージング、素粒子物理学など、さまざまな問題領域からの 15 のデータセットでアプローチのベンチマークを行いました。

「この成果は、基本的なネットカジノ知能における大きな進歩を表しており、現在可能であることを超えた膨大なデータセットの分析を可能にし、産業界と学術界に同様に直ちに実践的な影響を及ぼします。」

研究論文全文は Nature Communications に掲載されており、こちらでご覧いただけますここ。