NEC運用高度的人工智慧技術於巨量資料分析的解決方案上,開發出讓軟體做出判斷或是計劃的「預測型決策最優化技術」。此次所開發的「預測型決策最優化技術」,運用了NEC之前所發表的「異種混合學習技術」,此技術能夠發現潛藏於巨量資料中的複數規則性,藉以用在判斷預測結果,過往需要倚賴人類進行策略或計畫提案,現在則能由軟體實現高度判斷。
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預測型決策最優化技術運用NEC的異種混合學習技術,此技術能夠發現潛藏於巨量資料中的複數規則性,藉以用在判斷預測結果。 |
將此次的技術運用在實際的資料上,將水資源需求預測的配給水力計畫,節約淨水、配水的20%電力,產生了高度精準的配水計畫。除此之外,此項技術也能基於商品需求預測的價格優化,讓店面販售額提昇了11%,如此的商品價格戰略只需要不到1秒即能自動產生。NEC的目標是預定在2015年度中,能將此技術實際運用在各式各樣的解決方案上。
NEC致力投入「社會解決方案」事業,其中核心之一就是持續強化巨量資料事業。今後也將繼續強化巨量資料相關的分析技術或解決方案,提供客戶創造全新商機,提昇企業價值。
背景
在物聯網(IoT, Internet of Things)普及後,蒐集社會大眾的巨量資料並加以活用,將之分析、預測的需求急速提高。有鑑於此,NEC從2012年起開發「異種混合學習技術」,舉凡有效運用資源的能源、水、食物需求預測,提昇物流管理效率的庫存需求預測,零售業高效管理店面的商品需求預測等,都能高度精準地自動進行大規模的預測。
為了能有效活用在未來預測上,基於預測結果進行最適合的戰略或計畫就顯得十分重要,然而,僅由人類來判斷,在規模與正確性上都容易遇到瓶頸。另外,以傳統技術上,大量預測的誤差累積而產生誤判,因而會產生無法預期巨大損失的問題。更進一步來說,由於需要考慮大量預測模式之間的關聯,其計算會變得十分巨大,要解讀出最適合的判斷,也會變成相當困難。
此次NEC所開發的「預測型決策最優化技術」,過往都由人類執行「基於預測結果進行大規模的高度判斷」,現在能運用此技術由電腦軟體進行超高速、高度精準的判斷。(編輯部陳復霞整理)