Aalto-yliopiston tutkijat voittivat palkinnon tekoälykonferenssissa
Tutkijoiden kehittämä uusi tekoälymenetelmä ymmärtää aiempaa paremmin ennustamiseen liittyviä epävarmuuksia. Menetelmä mallintaa tekoälyennusteen jatkuvana virtana, ja sitä on helpompi tulkinta kuin aiempia neuroverkkomenetelmiä.
Aalto-yliopiston tekoälytutkijoiden uusi tutkimusartikkeli - Deep learning with differential Gaussian process flows - palkittiin 2019 AI & Statistics –konferenssissa Japanissa. Tutkimus toteutettiin Harri Lähdesmäen ja Samuel Kasken, Aalto-yliopiston professorien, ryhmien välisenä yhteistyönä ja sen ensimmäiset kirjoittajat ovat Pashupati Hegde ja Markus Heinonen.
Aallon tutkimusryhmät kehittivät uudenlaisen tekoälymenetelmän, joka tuottaa ennusteen jatkuvana virtana. Tätä virtaa on helpompi tulkita ja ymmärtää kuin neuroverkkopohjaisia oppimisprosesseja. Uusi menetelmä voi olla hyödyllinen yksilöllistetyssä lääketieteessä tai lääkesuunnittelussa, sillä se ymmärtää aiempaa paremmin ennustamiseen liittyviä epävarmuuksia.
- Julkaistu:
- Päivitetty: