Esta nueva tecnología mejora significativamente la precisión en la predicción de tendencias, alcanzando aproximadamente un 85% de efectividad.
Fujitsu anunció el desarrollo de una tecnología capaz de analizar series temporales de datos con un alto nivel de precisión. Las pruebas, realizadas conjuntamente entre Fujitsu y la UC Irvine Machine Learning Repository, demostraron que al aplicar este análisis de series temporales de datos en dispositivos vestibles, utilizando los giroscopios, se alcanza aproximadamente un 85% de precisión, cerca de un 25% más que la tecnología existente.
La investigación de Fujitsu, considerada como un gran avance en el ámbito de la Inteligencia Artificial, además logró alcanzar una precisión extremadamente alta en el reconocimiento de imágenes y voz.
Debido al auge del Internet de las Cosas y a los altos volúmenes de información que circulan actualmente, muchas series temporales de datos analizan información proveniente desde dispositivos, mediante la aplicación de un aprendizaje profundo a estos datos.
Esta tecnología aplicada en el Internet de las Cosas, podría ser utilizada para analizar los signos vitales de una persona, y así ayudar en el diagnóstico para su posterior tratamiento médico. Adicionalmente, puede aprovecharse para detectar con precisión anomalías o averías de equipos en fábricas, entre otras oportunidades.
Con esta investigación Fujitsu apuesta a la creación de un nuevo valor agregado, logrando una sociedad más integrada. Por lo anterior, la compañía japonesa está trabajando para perfeccionar los niveles de precisión, con miras a una aplicación práctica de esta tecnología durante este año.
