西南大学が1日に明らかにしたところによると、同大の数学・統計学院の王建軍教授のチームは人工知能（AI）分野で再び画期的な進展を実現した。研究成果により、データ伝送、圧縮、回復がより効率的かつ正確になる。論文の筆頭著者で、王氏の博士課程学生である侯景耀氏によると、同研究成果は画期的なバイナリー量子化の低ランクテンソル補完の模型、理論、アルゴリズムを打ち出した。バイナリー測量方法と低ランクテンソル補完を結びつけ、メモリー空間の縮小、コストの削減、精度の向上以外に、この圧縮方法とモバイル端末の連結を可能にした。

　同アルゴリズムは大規模伝送における信号の高精度量子化が不可能という不備を補い、顔認証の回復とマルチスペクトル画像の回復などの実際の応用において従来の方法をはるかに上回る回復の精度を実現。「コストパフォーマンス」がより高い方法でデータの伝送、圧縮、保存ができ、データ伝送コストを削減し、データ伝送効率を高めることができる。同技術で処理された画像データはより精細になる。

　この方法はレーダーイメージング、モバイル通信、コグニティブ無線などのビッグデータ関連分野の従来のテンソルデータ圧縮、伝送方法を改めることが期待されており、応用の高い将来性を持つ。現在すでに携帯電話、タブレットPCなどのモバイル端末や医療用画像処理などをめぐり、同チームと連絡・協力している機関もある。これは国産モバイル端末の技術更新を推進し、医療面で核磁気共鳴イメージング（MRI）の処理速度を上げ、コストを削減する見通しだ。またこの技術はレーダーイメージング技術と結びつき、より低い使用コスト、より精細な画像フィードバック、より高い運営効率により、レーダー技術の気象モニタリング、地質調査、軍事偵察などの軍民分野で役割を果たす見込みだ。


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