TOKYO, 16 juli 2021 – (JCN Newswire) – Fujitsu Limited en Inria, het Franse nationale onderzoeksinstituut voor digitale wetenschap en technologie, hebben vandaag de ontwikkeling aangekondigd van een nieuwe AI-technologie die factoren kan identificeren die bijdragen aan afwijkingen in tijdreeksgegevens.
De afgelopen jaren zijn verschillende soorten tijdreeksgegevens verzameld op gebieden als de gezondheidszorg, de sociale infrastructuur en de productie door AI gebruikt om situationeel oordeel uit te voeren en afwijkingen op te sporen. In het geval van tijdreeksgegevens is er echter een breed scala aan factoren die kunnen bijdragen aan de AI-besluitvorming. Dit betekent dat zelfs experts het moeilijk vinden om op te merken welke soort veranderingen in de gegevens hebben bijgedragen aan de detectie van een afwijking, waardoor het moeilijk is om passende maatregelen te nemen om het optreden ervan te voorkomen.
Fujitsu en Inria, meer specifiek het DATASHAPE-projectteam van Inria onder leiding van Frederic Chazal in Frankrijk, hebben nu met succes een nieuwe technologie ontwikkeld op basis van Topological Data Analysis (TDA)(1) die de factoren kan identificeren die bijdragen aan anomaliedetecties door AI voor tijdreeksen gegevens en visualiseer de verschillen in AI-beslissingen tijdens normale en afwijkende omstandigheden.
Fujitsu en Inria verwachten dat dit zal bijdragen aan de analyse van de oorzaken van afwijkingen in tijdreeksgegevens voor verschillende verschijnselen, waardoor het mechanisme rond het optreden van afwijkingen zal worden opgehelderd, evenals de ontdekking van nieuwe oplossingen hiervoor.
Deze technologie zal worden gepresenteerd als een van de slechts 3% van het totaal aantal ingediende papers als een ‘Long Talk’-presentatie op de Achtendertigste Internationale Conferentie over Machine Learning (ICML), de toonaangevende internationale conferentie op het gebied van machine learning, die virtueel wordt geopend vanaf 18 juli 2021.
Nieuw ontwikkelde technologie
Fujitsu en Inria hebben een AI-technologie ontwikkeld die de oorzaak van afwijkingen in tijdreeksgegevens kan bepalen, bestaande uit de volgende hoofdkenmerken.
1) Met behulp van een door Fujitsu ontwikkelde analysetechnologie die kenmerken extraheert die het oordeel beïnvloeden uit tijdreeksgegevens en afwijkingen detecteert (2), de kenmerken die tot het afwijkende oordeel hebben geleid, evenals de niet-gerelateerde kenmerken uit de gegevens die als afwijkend werden beoordeeld door de AI in kaart gebracht op een vlak (TDA-ruimte).
2) De technologie transformeert de puntgegevens van het kenmerk dat de oorzaak is dichter bij de puntgegevensgroep van het kenmerk dat niet de oorzaak is op het vlak.
3) De tijdreeksgegevens worden vervormd op basis van de conversie van de kenmerken van de puntgegevens, en de als normaal beoordeelde gegevens worden gegenereerd.
Hierdoor kan de golfvorm van normale en afwijkende tijdreeksgegevens worden vergeleken en kan de gebruiker de oorzaak van de afwijking visueel onderzoeken.
De nieuw ontwikkelde technologie werd toegepast om de mogelijkheid te testen om symptomen van delirium (3) te detecteren met behulp van daadwerkelijke elektro-encefalografische (EEG) gegevens (4) verzameld in strikte overeenstemming met ethische richtlijnen. Met behulp van de nieuw ontwikkelde technologie werd bevestigd dat de kenmerken van de hersengolf van de tijdreeksgegevens samenvielen met het ‘vertragende’ fenomeen (5) dat soms gepaard gaat met de toestand van delirium. Deze resultaten bieden het potentieel om medische professionals te helpen de gegevens te interpreteren om de oorzaak van deze symptomen te helpen bepalen. Dit kan op een dag bijdragen aan belangrijke medische ontwikkelingen, waaronder het vermogen om mogelijke voorlopers van ziekten te ontdekken die moeilijk te identificeren waren met conventionele technieken, evenals de ontdekking van preventieve behandelingen. De technologie zou ook kunnen worden toegepast om licht te werpen op de mechanismen van ziekten die nog niet goed worden begrepen.
Opmerkingen van Dr. Gen Shinozaki, universitair hoofddocent in de psychologie en gedragswetenschappen, Stanford University School of Medicine
Vanwege de aard van de willekeurige signalen is het moeilijk gebleken om EEG-gegevens kwantitatief en nauwkeurig te gebruiken om bepaalde stoornissen te identificeren. De afgelopen jaren hebben ontwikkelingen in gegevensverwerkingstechnologieën, zoals AI, het mogelijk gemaakt om de karakteristieke veranderingen in subtiele hersengolven beter te begrijpen. Deze vooruitgang is niet alleen belangrijk voor het diagnosticeren van verschillende aandoeningen, maar ook voor het begrijpen van de respons op de behandeling en het pathofysiologische mechanisme. De door Fujitsu en Inria ontwikkelde technologie heeft met succes de unieke kenmerken van hersengolven vastgelegd bij patiënten die aan delirium lijden. Naast het verifiëren hiervan verwachten we dat verdere verbetering en praktisch gebruik van deze technologie uiteindelijk het potentieel zal bieden om een nauwkeurige diagnose te bereiken, de respons op de behandeling te monitoren en de pathofysiologie voor andere aandoeningen op te helderen.
Toekomstige plannen
Fujitsu en Inria zijn van plan het gebruik van de gezamenlijk ontwikkelde technologie bij veldwerk en experimenten bij bedrijven en onderzoeksinstituten aan te moedigen, en door te gaan met het verifiëren van de technologie.
(1) Topologische gegevensanalyse (TDA):
Een methode voor het analyseren van gegevens waarbij gegevens in een cluster van punten in de ruimte worden gerangschikt en geometrische gegevens uit het cluster worden geëxtraheerd.
(2) een door Fujitsu ontwikkelde analysetechnologie die tijdreeksgegevens classificeert op basis van kenmerken en afwijkingen detecteert:
Fujitsu en het Franse Inria ontwikkelen gezamenlijk technologie om automatisch AI-modellen te creëren die afwijkingen detecteren (Persbericht: 2020/3/16)
(3) delirium:
een syndroom, of een groep symptomen, veroorzaakt door een verstoring van de normale werking van de hersenen.
(4) feitelijke EEG-gegevens:
de nieuw ontwikkelde technologie werd toegepast op de elektro-encefalografische gegevens van ongeveer 600 patiënten, die ermee instemden deel te nemen aan onderzoek met Dr. Shinozaki aan de Universiteit van Iowa. Professor Shinozaki is sinds juni 2021 universitair hoofddocent aan Stanford University.
(5) vertragend fenomeen:
een fenomeen dat veelvuldig voorkomt in de EEG-gegevens van patiënten met delirium.
Over Fujitsu
Fujitsu is het toonaangevende Japanse bedrijf op het gebied van informatie- en communicatietechnologie (ICT) dat een volledig assortiment technologische producten, oplossingen en diensten aanbiedt. Ongeveer 126,000 Fujitsu-medewerkers ondersteunen klanten in meer dan 100 landen. We gebruiken onze ervaring en de kracht van ICT om samen met onze klanten de toekomst van de samenleving vorm te geven. Fujitsu Limited (TSE: 6702) rapporteerde een geconsolideerde omzet van 3.6 biljoen yen (US $ 34 miljard) voor het fiscale jaar dat eindigde op 31 maart 2021. Voor meer informatie, zie www.fujitsu.com.
Over Inria
Inria is het Franse nationale onderzoeksinstituut voor digitale wetenschap en technologie. Onderzoek van wereldklasse, technologische innovatie en ondernemingsrisico zijn haar DNA. In 200 projectteams, waarvan de meeste worden gedeeld met grote onderzoeksuniversiteiten, verkennen ruim 3,500 onderzoekers en ingenieurs nieuwe wegen, vaak op interdisciplinaire wijze en in samenwerking met industriële partners om ambitieuze uitdagingen aan te gaan.
Als technologisch instituut ondersteunt Inria de diversiteit aan innovatietrajecten: van het publiceren van open source software tot het creëren van technologische startups (Deeptech).
www.inria.fr.
- 000
- 100
- 2021
- AI
- analyse
- aangekondigd
- onregelmatigheidsdetectie
- Miljard
- Veroorzaken
- veroorzaakt
- dichterbij
- samenwerking
- Communicatie
- Bedrijven
- afstand
- Conferentie
- bijgedragen
- Camper ombouw
- landen
- Klanten
- gegevens
- gegevensanalyse
- gegevensverwerking
- dag
- Opsporing
- ontwikkelen
- Ontwikkeling
- digitaal
- ontdekking
- ziekten
- Verscheidenheid
- dna
- Ingenieurs
- deskundigen
- Voordelen
- Velden
- Frankrijk
- vol
- toekomst
- Groep
- richtlijnen
- gezondheidszorg
- ICT
- identificeren
- Inclusief
- industrieel
- informatie
- Infrastructuur
- Innovatie
- Inria
- Internationale
- onderzoeken
- Iowa
- IT
- JCN Nieuwsdraad
- juli-
- sleutel
- leidend
- leren
- LED
- licht
- Beperkt
- Lijn
- lang
- machine learning
- groot
- maken
- productie
- Maart
- medisch
- Grensverkeer
- nieuwe oplossingen
- bieden
- het aanbieden van
- open
- open source
- opent
- Overige
- patiënten
- Mensen
- energie
- pers
- Persbericht
- Producten
- professionals
- project
- Reclame
- reeks
- onderzoek
- antwoord
- Resultaten
- Risico
- School
- Wetenschap
- Wetenschap en Technologie
- WETENSCHAPPEN
- -Series
- Diensten
- gedeeld
- Vertragen
- Social
- Maatschappij
- Software
- Oplossingen
- Tussenruimte
- stanford
- Stanford University
- Startups
- Land
- ingediend
- ondersteuning
- steunen
- Technologies
- Technologie
- proef
- De toekomst
- niet de tijd of
- behandeling
- Universiteiten
- universiteit-
- Wave
- golven
- WIE
- Mijn werk
- jaar
- jaar
- Yen