Теги → прогнозирование

Новый алгоритм позволяет на ПК прогнозировать погоду не хуже, чем на суперкомпьютере

Насколько мы можем себе представить, точный прогноз погоды сейчас невозможен без обработки данных на суперкомпьютерах. Всего несколько дней назад Великобритания выделила $1,6 млрд на покупку новой суперсистемы для службы прогнозирования погоды. Теперь выясняется, что погоду и многие другие явления можно точно предсказать с помощью нового алгоритма на обычном персональном компьютере.

О разработке сообщила группа исследователей из Университета Йоханнеса Гутенберга в Майнце и Университета Лугано в итальянской части Швейцарии. Группа много лет разрабатывала алгоритм на основе концепции «масштабируемой вероятностной аппроксимации» или SPA (scalable probabilistic approximation). Статья на английском языке опубликована в журнале Science Advances.

Алгоритм способен проанализировать несколько десятков компонентов системы и предсказать будущее поведение системы с высокой точностью. Например, как сказала соавтор разработки Сюзанна Гербер (Susanne Gerber), «Используя алгоритм SPA [на обычном ПК], мы можем сделать прогноз на основе данных о температуре поверхности в Европе на следующий день и иметь ошибку прогнозирования всего 0,75 °C». При расчёте на ПК такой показатель как частота ошибок оказывается на 40 % лучше, чем при расчёте на суперкомпьютерах современных метеослужб.

Более того, алгоритм SPA оказывается универсальным или широко применимым для анализа данных в других сферах. Он одинаково хорошо работает при обсчёте модели Лоренца (описание конвективных потоков воздуха в атмосфере), так и для оценки динамики поведения аминокислот в воде. Методом SPA можно проводить диагностику рака молочной железы, прогнозировать неврологические заболевания и делать другие расчёты с прогнозированием.

Примеры использование алгоритма SPA для разных сценариев

Примеры использование алгоритма SPA для разных задач

Самое приятное в созданном алгоритме, как считают разработчики, что он работает не так, как типичные модели для глубокого машинного обучения. Обработка больших данных в ML представляется типичным «чёрным ящиком». Что происходит внутри, мало кто понимает и это не всегда возможно. Один набор данных подаётся на вход, а результат обработки появляется на выходе. Алгоритм SPA не такой. Он позволяет интерпретировать взаимосвязь данных и проследить, как и какие характеристики и параметры использовались для обработки массивов данных. Иначе говоря, понять, каким образом получилось то, что получилось.

Facebook запустит ИИ-систему прогнозирования самоубийств по всему миру

Facebook собирается использовать программное обеспечение для обнаружения пользователей с суицидальными наклонностями по всему миру. В марте компания начала тестировать систему в США, сканируя публикации и комментарии на наличие фраз, которые могли бы указывать на самоубийство.

Компания не раскрыла почти никаких технических подробностей программы. Тем не менее, известно, что система ищет определённые фразы, которые могут указывать на суицид даже косвенно — например, «Ты в порядке?» или «Я могу помочь?».

Если ИИ находит признаки потенциального самоубийства, то предупреждает команду специальных сотрудников Facebook, которые эти отчёты обрабатывают. В то же время, программа советует пользователям под угрозой или их друзьям ресурсы вроде телефонных линий экстренной помощи. Иногда работники социальной сети могут просить вмешаться местные органы власти.

Вице-президент Facebook по управлению продуктами Гай Роузен (Guy Rosen) рассказал, что тесты в США оказались успешны, поэтому компания решила запустить систему и в других странах. Она планирует нанять людей, которые при необходимости в любое время могли бы звонить властям и разговаривать с их представителями на их родном языке.

Роузен не уточнил, в каких странах Facebook запустит программу, но заверил, что в конечном итоге она будет действовать во всём мире. Исключение — Евросоюз с его особыми законами, которые Роузен отказался обсуждать.

Facebook много чего знает о своих 2,1 млрд пользователей — эти данные она использует для таргетированной рекламы. Тем не менее, раньше компания не сканировала переписки на наличие признаков вредоносного поведения.

Twitter позволяет спрогнозировать преступление на час раньше полиции

Twitter не раз доказывал свою полезность в качестве платформы для обмена информацией во времена социального кризиса. Теперь исследователи из Университета Кардиффа продемонстрировали способность сервиса прогнозировать серьёзные происшествия значительно быстрее, чем полиция. В некоторых случаях эта разница достигает одного часа.

Исследователи проанализировали данные о беспорядках в Лондоне 2011 года и показали, что компьютер может автоматически сканировать Twitter и определять потенциально опасные события. Система, к примеру, была бы способна сообщить о разбитых окнах и подожжённых автомобилях ещё до того, как об этом стало бы известно полиции Лондона.

Компьютер может анализировать слухи в Twitter и определять, где вероятность возникновения беспорядков выше всего. Система также умеет в реальном времени сообщать о больших скоплениях людей.

Исследователи использовали ряд алгоритмов машинного обучения, чтобы проанализировать 1,6 миллиона твитов. Система учитывала время и место публикации сообщений, а также их содержимое. Алгоритмы обнаружили происшествия быстрее полиции во всех случаях, кроме двух.

Один из авторов исследования, доктор Пит Бёрнап (Pete Burnap), считает, что технологии мониторинга Twitter могут помочь в борьбе с будущими беспорядками. «Ранее мы обрабатывали данные Twitter с помощью машинного обучения и систем естественного языка для лучшего понимания онлайн-отклонений вроде распространения враждебных высказываний и кибер-ненависти», — заявил он.

«В этом исследовании мы показываем, что социальные сети становятся отправной точкой для сообщения о повседневных событиях, включая социальные беспорядки и наземную преступную деятельность, — продолжил Бёрнап. — Мы никогда не заменим традиционные полицейские наземные ресурсы, но мы продемонстрировали, что это исследование может улучшить существующие системы сбора данных и позволить создать новые технологии для поддержки устоявшихся методов полицейской деятельности».

Английская полиция будет с помощью ИИ определять, нужно ли арестовывать подозреваемого

Полиция английского города Дарема готовится к запуску предиктивной системы искусственного интеллекта, которая будет определять, нужно ли содержать подозреваемого под стражей. Технология называется «Инструментом оценки риска вреда» (Hart, или Harm Assessment Risk Tool) и создана для классификации людей на основе низкого, среднего или высокого риска совершения преступления в будущем.

В ближайшие несколько месяцев полиция хочет протестировать систему и сравнить её с традиционной методикой. Оценка с помощью искусственного интеллекта может использоваться в целом ряде случаев: например, чтобы определить, нужно ли задержать подозреваемого на более долгий срок и когда должен вноситься залог.

Согласно BBC, Hart принимает решения на основе данных, собранных полицией Дарема в период с 2008 по 2013 год. Система учитывает такие факторы, как криминальная история, серьёзность совершённого преступления и риск того, что человек покинет страну до слушания. В первоначальных тестах, которые проводились в 2013 году и в которых поведение подозреваемого отслеживалось в течение двух лет до совершения первого преступления, связанные с низким риском прогнозы были точны в 98 % случаев, с высоким риском — в 88 % случаев.

Hart — лишь один из многих алгоритмических и предиктивных инструментов, которые используют правоохранительные органы и судебные и тюремные системы по всему миру. Такие инструменты могут повышать эффективность работы полиции, но могут и иметь ошибки. В расследовании, опубликованном в прошлом году ProPublica, говорится, что системы оценки риска могут нести в себе предрассудки и помечать чернокожих обвиняемых как будущих преступников с в два раза большей вероятностью. В случае с белыми эта вероятность, наоборот, снижается.

Полиция Дарема заверила, что решения Hart во время экспериментального использования будут исключительно «консультативными». Система учитывает факторы вроде пола и почтового индекса, поэтому правоохранительные органы и академические советники говорят, что она остаётся неполноценной и не должна принимать решения самостоятельно.

«Сам факт проживания по определённом адресу не оказывает прямого влияния на результат, но должен сочетаться со всеми другими прогнозами тысячами различных способов, прежде чем будет достигнут окончательный вывод», — пишут авторы доклада, предоставленного по парламентскому запросу. Авторы, среди которых директор Центра доказательной полицейской деятельности Кембриджского университета профессор Лоуренс Шерман (Lawrence Sherman), добавили, что Hart оснастят системой аудита, чтобы отслеживать, как она достигает своих выводов.

window-new
Soft
Hard
Тренды 🔥
В CoD: Modern Warfare и Warzone забанили более 200 тысяч читеров с момента релиза 59 мин.
Меньше кино, больше геймплея: авторы Until Dawn создают игру с боями в реальном времени и прокачкой 2 ч.
Утечка: версия Yakuza: Like a Dragon для Xbox Series X сможет выдавать честные 4K и свыше 60 кадров/с 2 ч.
Facebook и Twitter не получили отсрочку на перенос серверов с данными пользователей в Россию 2 ч.
Большие уровни и Крэш как основа геймплея: разработчик Crash Bandicoot 4 рассказал о принципах создания игры 3 ч.
Microsoft начала рекламировать Edge во внутреннем поиске Windows 10 3 ч.
Демоверсия Ghostrunner получила контентное обновление с ещё одним уровнем и улучшениями игрового процесса 4 ч.
Обновление Google Фото расширяет возможности редактирования изображений и упрощает интерфейс приложения 4 ч.
Сайт PlayStation раскрыл новые подробности амбициозного роглайк-шутера Returnal 4 ч.
CD Projekt RED представила рекламу Cyberpunk 2077 с Киану Ривзом 5 ч.