亚洲欧洲日产国码无码av喷潮,亚洲,国产,欧美在线,玩弄老太婆的屁股眼,亚洲AV中文乱码一区二

廣西回收西門子PLC模塊 廣西回收西門子PLC模塊

機器的“直覺”

學習能力是實現(xiàn)自主化的前提條件。為此，西門子研究人員正在開發(fā)一種知識網(wǎng)絡，它以與深度學習相關(guān)的模擬神經(jīng)元和模擬連接為基礎。該網(wǎng)絡可以通過識別極其復雜的域間關(guān)聯(lián)來歸納信息。可公開訪問的互聯(lián)網(wǎng)和企業(yè)內(nèi)部信息系統(tǒng)都可以成為該知識網(wǎng)絡的應用領域。這項技術(shù)具有普遍而深遠的意義，且擁有能夠模仿人類直覺的潛力。

從擁有大約300個神經(jīng)細胞的蛔蟲，到大腦包含2000億個神經(jīng)元的成年大象，具備學習能力的生物系統(tǒng)形形，不勝枚舉。然而，不論研究對象是果蠅、蟑螂、黑猩猩，還是海豚，所有這些生物的神經(jīng)元都能夠處理和傳遞信息。不僅如此，這些活動都出于相同的原因：所有有機體都需要識別并理解其周圍環(huán)境，然后做出適當反應，以避開危險，保證生存以及繁殖能力。它們還必須能夠回憶代表利害的刺激。換言之，學習能力是在自然環(huán)境中求生的關(guān)鍵。盡管機器無所謂繁殖和生存問題，但學習能力對于機器也至關(guān)重要，特別是對于自主系統(tǒng)，具備學習能力意味著它們能夠持續(xù)改進其發(fā)揮功能的能力。

西門子機器學習專家兼慕尼黑大學計算機科學教授Volker Tresp博士認為，學習分為三種：記憶學習（如回憶具體事實）、技能學習（如扔球）和抽象學習（如通過觀察推演出成套規(guī)則）。就*種學習而言，計算機已經(jīng)是行家里手?，F(xiàn)在，它們正在另外兩種學習領域迎頭趕上。

知識網(wǎng)絡創(chuàng)建者：Volker Tresp教授，西門子專家兼慕尼黑大學數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)項目主任。

生成預測
隨著傳感器的體積越變越小、成本越來越低，并且能夠?qū)崿F(xiàn)越來越多的功能，本地和網(wǎng)絡中產(chǎn)生的數(shù)據(jù)將越來越多。這些數(shù)據(jù)洪流需要被學習系統(tǒng)進行智能分析。學習系統(tǒng)知道關(guān)聯(lián)的機器和系統(tǒng)是如何運轉(zhuǎn)的，也了解需要應用哪些傳感器和測量技術(shù)才能獲得真正有用的數(shù)據(jù)。這個“物聯(lián)網(wǎng)”將不僅從根本上改變工業(yè)界，也將*改變基礎設施。舉例來說，在交通引導系統(tǒng)中，車輛、控制中心、自主工業(yè)設施和智能樓宇可以實現(xiàn)彼此互聯(lián)。

Tresp解釋道：“在新的智能數(shù)據(jù)應用的開發(fā)中，機器學習起到了關(guān)鍵作用。”不同于側(cè)重解讀參數(shù)的純統(tǒng)計程序或力求從海量數(shù)據(jù)中識別模式的數(shù)據(jù)挖掘，使用人工神經(jīng)網(wǎng)絡等的機器學習過程將進行預測，為實現(xiàn)自主決策奠定基礎。

西門子SENN軟件確?；谏窠?jīng)網(wǎng)絡的精確預測。

舉例來說，西門子已開發(fā)出一個神經(jīng)網(wǎng)絡模擬環(huán)境（SENN），可用于解答不同問題。此外，SENN還可以預測原材料的價格。例如，這個軟件可以預測未來20天的電價和其中的購電日，準確率達到三分之二。自2005年起，西門子一直使用這種方法在時間點購電。這項技術(shù)也可用于預測需要并入電網(wǎng)的可再生能源發(fā)電量，或者提前數(shù)日精確預測大城市空氣污染水平。

自優(yōu)化風機
西門子也在其他領域使用了這種可從各類數(shù)據(jù)中學習并自主得出結(jié)論的計算機系統(tǒng)。例如，西門子中央研究院的研究人員正在研究如何利用機器學習技術(shù)讓風機能夠根據(jù)風和天氣條件的變化進行自動調(diào)節(jié)，從而提高發(fā)電量。西門子中央研究院在此領域的專家Volkmar Sterzing表示：“自優(yōu)化風機的基礎是從風機自身的運行數(shù)據(jù)中推導出風的特性。”風機發(fā)電設施內(nèi)部及外部的傳感器能夠包括風向和風力、空氣溫度、電流和電壓，以及發(fā)電機和轉(zhuǎn)子葉片等大型組件內(nèi)的振動等在內(nèi)的相關(guān)參數(shù)。Sterzing解釋道：“到目前為止，這種類型的數(shù)據(jù)僅用于遠程監(jiān)測和診斷。其實，這些數(shù)據(jù)還可用于幫助提高風機的發(fā)電量。”現(xiàn)在，Sterzing也在進行優(yōu)化燃氣輪機運行方面的研究。這些相關(guān)研究的目標是創(chuàng)建一個自主學習系統(tǒng)。該系統(tǒng)將不僅能夠分析或可視化輪機運行數(shù)據(jù)，還可以自主解讀這些數(shù)據(jù)并自動修正相關(guān)輪機運行。

Volkmar Sterzing的團隊致力于借助自適應軟件優(yōu)化風機運行。Sterzing的下一個目標是自優(yōu)化燃氣輪機。

深度學習與模擬神經(jīng)元
深度學習是機器學習領域的新趨勢。這種技術(shù)要使用多達10萬乃至更多個模擬神經(jīng)元，以及上千萬個模擬連接，這些數(shù)字打破了人工智能領域過去所有紀錄。人工神經(jīng)元有許多層，每層都負責對所學的材料進行不同層次的抽象。比如，研究人員有望借助深度學習技術(shù)完成自動圖像識別技術(shù)的新應用。將各層人工神經(jīng)元相互連接所得到的數(shù)據(jù)，將比早期人工神經(jīng)網(wǎng)絡提供的數(shù)據(jù)詳盡得多。其實，我們大多數(shù)人都隨身攜帶著一個人工神經(jīng)網(wǎng)絡，比如安卓智能手機的語音指令系統(tǒng)。Tresp的團隊正在創(chuàng)建包含多達1000萬個對象的數(shù)學知識網(wǎng)絡模型，將這項技術(shù)再向前推進一步。除此之外，這個團隊可以就這些對象之間的關(guān)系作出多達1014種可能預測，這大致相當于成年人大腦內(nèi)突觸的數(shù)量。

這種知識網(wǎng)絡可以應用于工業(yè)領域。由德國聯(lián)邦經(jīng)濟與科技部（BMWi）開展的智能數(shù)據(jù)網(wǎng)絡（Smart Data Web）項目就是一個例子。這個項目的目的是在可公開訪問的互聯(lián)網(wǎng)與大型企業(yè)內(nèi)部信息系統(tǒng)之間搭起一座橋梁。借助機器學習系統(tǒng)，兩個域都能從對方那里歸納信息，從而改善信息提取，并進一步方便雙方向?qū)Ψ教峁┬碌男畔⒑褪聦崱Ｖ圃炱髽I(yè)可以使用由此得到的信息來大幅優(yōu)化規(guī)劃和決策過程。

知識網(wǎng)絡還可用于支持醫(yī)院的醫(yī)療決策流程。為此，西門子正在由BMWi資助的“臨床解決方案的數(shù)據(jù)智能”項目框架下，開發(fā)有關(guān)解決方案。這些解決方案基于西門子與柏林Charité醫(yī)院和埃爾蘭根大學醫(yī)院共同開發(fā)的應用。其目的是開發(fā)能夠?qū)W會根據(jù)可用患者數(shù)據(jù)作出預測的系統(tǒng)。

在一場人類與計算機的腦力較量中，谷歌公司研發(fā)的阿爾法圍棋與世界棋手李世石（不在圖片中）對弈五局并獲勝。對于計算機而言，圍棋的復雜度遠勝于象棋。

阿爾法圍棋：機器與人類的較量
阿爾法圍棋充分詮釋了*的機器學習系統(tǒng)的能力：2016年3月，阿爾法圍棋力挫世界棋手李世石，在自我學習機器和人工智能發(fā)展歷*立下了一座里程碑。令人驚奇的是，在谷歌公司取得這一成就之前，圍棋一直被認為對計算機而言過于復雜。例如，圍棋擁有幾乎無限多種下法，這意味著棋手通常不得不依靠直覺。谷歌旗下的DeepMind公司開發(fā)的阿爾法圍棋是一個旨在解決復雜任務的系統(tǒng)。同西門子成功用于優(yōu)化風機和燃機的系統(tǒng)一樣，阿爾法圍棋使用了增強學習技術(shù)。通過對數(shù)百萬盤棋局進行分析，然后自我對弈，阿爾法圍棋學會了利用估值函數(shù)來評估每一個落點——事實證明，這個系統(tǒng)非常成功。