Алгоритм — это последовательность операций, осуществляемых в программе. IT-компании нередко патентуют созданные ими подобные разработки. Расскажем о самых примечательных из разных сфер.
Способы и системы для оценки обучающих объектов посредством алгоритма машинного обучения
Изобретение, созданное Яндексом, предусматривает совершение нескольких последовательных действий:
- Сначала — используя алгоритм машинного обучения (MLA), получают первый набор обучающих образцов, имеющих множество признаков;
- Далее — на основе части из этих признаков происходит обучение первой прогнозирующей модели;
- Затем — рассматривают возникающие здесь, используя тот самый алгоритм MLA, соответствующий первый показатель ошибки прогнозирования на каждом шагу для определения точки переобучения, соответствующей первому обучающему действию, после которой тенденция для первого показателя ошибки прогнозирования изменяется с общего уменьшения на общее увеличение.
В последующем:
- Устанавливают минимум одну стартовую точку оценивания;
- Получают новый набор обучающих объектов;
- Переобучают первую прогнозирующую модель;
- Формируют показатель ошибки прогнозирования для каждой модели из множества первых переобученных моделей;
- Выбирают, используя упоминаемый ранее алгоритм, один из первых наборов обучающих образцов и минимум — один обучающий объект из нового набора указанных объектов.
Звучит все слишком сложно. Можно ли проще?
Конечно. Данное изобретение устанавливает алгоритм обучения робота. Начинаем с малого: даем искусственному интеллекту много примеров, чтобы была видна взаимосвязь (при этом акцентируем внимание на наиболее простых закономерностях); следим, чтобы робот не зубрил (для этого вычленяем ошибки), ставим условные якоря, а потом — добавляем уроки с новыми данными. На выходе оцениваем количество ошибок и сопоставляем модели.
Способ оптимизации алгоритма управления конкретным объектом и / или процессом
Интересно отметить, что это изобретение было запатентовано тремя иностранными специалистами — Дайерами (Людмила и Стюарт) и Валери Сибирски. Как следует из пояснительной записки, способ оптимизации алгоритма управления включает:
- Построение исходной модели объекта (минимум — одна квадратная матрица большой размерности);
- Сокращение этой размерности до минимальной (происходит путем перестановки строк и столбцов, но при этом — полнота отображения объекта или его использование не страдает).
Разработка конструкции и реализация системы и алгоритма управления на основе анализатора
Изобретение, закрепленное юридически за зарубежной фирмой «Налко Компани», предполагает создание системы, просматривающей, как корректируется погрешность в измерении технологического параметра, полученного от датчиков, обнаруживающих pH и хлориды для соответствующего предсказания будущего: к последнему, например, относится — сформируются ли коррозийные вещества при определенных условиях.
Сам способ, предлагаемый в изобретении, включает несколько важных этапов:
- Сначала — нужно определить компонент погрешности в динамике и статике;
- Затем — обратить внимание на тот же компонент, если он вызван дополнительными факторами.
- Далее — важно учесть происходящие изменения, чтобы устранить обнаруженные погрешности, которые вызваны разными факторами, отличающимися тем, что датчики взаимосвязаны с анализатором, а последний — находится в информационной связи с контроллером.
Разработчики проекта уточняют, что датчики созданы таким образом, чтобы была возможность получить необработанные измерения технологического параметра. При этом анализатор корректирует погрешность, а контроллер принимает измерение и вычисление при соблюдении ряда условий.
Таким образом, используя механизм, предложенный фирмой, можно защититься от разного рода неожиданностей даже в том случае, если датчики, которые установлены на предприятии, показывают не совсем верные данные.
Система и способ снижения количества ложных срабатываний классифицирующих алгоритмов
Это изобретение принадлежит российской компании — Лаборатории Касперского. Разработка предусматривает:
- На первом этапе — сканирование обнаруживает файл, относящийся к некоторой категории файлов (здесь — используют метод обобщающей способности);
- На втором этапе — анализируют, есть ли ложное срабатывание при вышеуказанном формате поиска;
- На третьем — вычисляют гибкий хеш файла (под ним понимают хеш-функцию, адаптируемую к минимальным изменениям);
- На четвертом — этот хеш добавляют в базу данных исключений;
- На пятом — применяют средство обнаружения вредоносных файлов для анализа имеющегося (при этом — учитывается то, что было внесено в базу данных исключений).
С изобретениями — понятно. Что-то еще есть, касающееся алгоритмов в интеллектуальной собственности компаний?
Да. Некоторые фирмы и организации юридически защищают также свои программы для ЭВМ и базы данных, депонируя их в Роспатенте и получая свидетельства.
Здесь можно привести несколько примеров:
- «Среда разработки алгоритмов Экомтех-Электроникс»;
- Система рейтингования алгоритмов распознавания лиц;
- DPM — программный модуль обработки данных с применением алгоритмов искусственной нейронной сети, получаемых с различных источников;
- База данных, обеспечивающая проверку достоверности разработанных алгоритмов моделирования шумоизлучения упругих тел, обтекаемых стационарным турбулентным потоком;
- Музыкально-речевая акустическая база данных для обучения алгоритма, производящего шумоочистку данных, полученных с массива удаленных микрофонов;
- Технические параметры электропривода в зависимости от алгоритма управления;
- Алгоритмы тестирования выдвижных блоков КРУЗА П.
Как видите, способов защиты алгоритмов довольно много. И компании ими активно пользуются.