NEC desarrolla tecnología de inteligencia artificial inspirada en la neurociencia para el análisis de series de tiempo

TOKIO, 06 de mayo de 2021 - (JCN Newswire) - NEC Corporation (TSE: 6701) anunció hoy el desarrollo de la tecnología de inteligencia artificial (IA) que toma decisiones a alta velocidad mientras mantiene una alta precisión en el análisis en tiempo real de datos de series de tiempo. Se espera que esta tecnología permita que el reconocimiento facial, así como la detección y el análisis de ciberataques, se aceleren hasta 20 veces, manteniendo la misma precisión que los métodos existentes.

Figura 1. Descripción general de la tecnología

Figura 2. Aplicación en puertas mediante reconocimiento facial

Los motores de inteligencia artificial típicos para el reconocimiento facial y los ataques cibernéticos dependen de una cantidad preestablecida de datos que se recopilarán antes de tomar una decisión. Por ejemplo, en las puertas de entrada que utilizan el reconocimiento facial, las personas se autentican tomando un número previamente fijo de fotogramas en sucesión, seguido de una decisión final.

La nueva tecnología de NEC recopila y analiza datos sin que se requiera una cantidad previamente fija de datos. Inspirada en la neurociencia, la tecnología toma una decisión de la manera más rápida y precisa posible acumulando evidencia hasta que se alcanza un cierto nivel de confianza (probabilidad). Dado que la recopilación de datos adicionales es innecesaria después de alcanzar el nivel de confianza deseado, los cálculos se pueden acelerar en comparación con los enfoques convencionales.

La tecnología se basa en actividades cerebrales durante decisiones complejas que requieren la acumulación secuencial de pruebas. La prueba de razón de probabilidad secuencial (SPRT) (1) en la que se basa esta tecnología se propuso por primera vez en la década de 1940 y se adoptó para el control de calidad en el campo de la fabricación.

Más recientemente, un estudio de neurociencia reveló que las neuronas en el lóbulo parietal de la corteza cerebelosa acumulan evidencia durante la toma de decisiones, que recuerda al SPRT. Sin embargo, debido a los estrictos requisitos previos del SPRT, fue difícil implementar el SPRT en una amplia gama de escenarios del mundo real. Con el conocimiento del aprendizaje automático, NEC ha diseñado el innovador “algoritmo basado en SPRT que se trata como serie de Markov de orden Nth” (SPRT-TANDEM) para superar los requisitos previos y lograr velocidad y precisión.

NEC está aplicando esta tecnología al motor de inteligencia artificial de reconocimiento facial "NeoFace" (2), que es el núcleo de la cartera de tecnologías de identificación biométrica de NEC, "Bio-IDiom" (3), que presenta la precisión de autenticación n. ° 1 del mundo ( 4). Además, NEC considerará la aplicación de esta tecnología a áreas más amplias que utilizan datos de series de tiempo, incluida la detección y el análisis de ciberataques y otras comunicaciones no autorizadas.

Durante la Conferencia Internacional sobre Representaciones de Aprendizaje (ICLR) 2021, NEC presentó esta tecnología en la presentación Spotlight (6 de mayo de (5)). ICLR 2021 es la principal reunión de profesionales dedicados a los campos del aprendizaje automático y la IA, que se celebra del 3 al 7 de mayo.

(1) Prueba de razón de probabilidad secuencial (SPRT)
Un método para extraer datos uno por uno y tomar decisiones al mismo tiempo, deteniendo la recopilación de datos en el momento en que se reconoce que se ha llegado a una conclusión.
(2) Reconocimiento facial líder en el mundo para múltiples industrias
https://www.nec.com/en/global/solutions/biometrics/face/index.html
(3) La cartera de NEC de soluciones de identificación biométrica, que incluyen soluciones acústicas de cara, iris, huellas dactilares, huellas de la palma de la mano, venas de los dedos, voz y oído.
https://www.nec.com/en/global/solutions/biometrics/index.html
(4) La tecnología de reconocimiento facial de NEC ocupa el primer lugar en las pruebas de precisión de NIST
https://www.nec.com/en/press/201910/global_20191003_01.html
(5) Tratado aceptado "Estimación de la relación de densidad secuencial para la optimización simultánea de la velocidad y la precisión" https://openreview.net/pdf?id=Rhsu5qD36cL

Fuente: https://www.jcnnewswire.com/pressrelease/66489/3/