Технологии искусственного интеллекта помогут реабилитации бездомных
Исследовательская группа Центра искусственного интеллекта ФКН НИУ ВШЭ под руководством Ивана Ямщикова разработала модель для прогнозирования успешности реабилитации бездомных. С вероятностью около 80 процентов она предсказывает эффективность работы с клиентами организаций для бездомных.
Проект представлен на конференции, посвященной деятельности социальных центров. Сегодня проблема бездомности в России не изучена: не существует достоверной статистики о количестве таких людей в стране, крайне мало исследований на эту тему. Проект благотворительной организации «Ночлежка» и Лаборатории естественного языка ВШЭ — Яндекс в рамках программы Центра ИИ НИУ ВШЭ — это одна из первых попыток применить методы машинного обучения для изучения способов реабилитации бездомных.
В «Ночлежке» уже несколько лет работает электронная система МКС (Многофункциональный кабинет соцработника), в которую специалисты по социальной работе и юристы заносят информацию о сопровождении подопечных и оказанных услугах. Всего в базе данных 12 891 уникальный клиент. В исследовании Лаборатории естественного языка ВШЭ — Яндекс о прогнозировании исходов контрактов использована информация о 3219 клиентах, имеющих хотя бы один контракт. Обучение и проверка модели проходили на выборке из 6528 контрактов, заключенных с этими клиентами.
«Клиент» и «контракт» — термины Многофункционального кабинета соцработника. Под контрактом понимается услуга, которую может получить клиент МКС с участием соцработника. Всего таких контрактов (услуг) 43, например, временная регистрация по адресу «Ночлежки», восстановление или получение паспорта и другие.
«Первая задача, которую мы решали, — это предсказание успешности контракта, — рассказывает о ходе исследования Анна Быкова, аналитик Лаборатории естественного языка ВШЭ — Яндекс. — Для того, чтобы научить машину что-то делать, необходимо подготовить информацию. На основе комментариев базы данных кабинета соцработника “Ночлежки” мы выделили признаки по категориям клиентов. Также мы выбрали статусы контрактов, которые можно считать успешными (контракты выполнены полностью) и неуспешными (контракт не выполнен по причинам, связанным с клиентом)».
Каждый клиент был представлен в датасете строкой с 93 признаками, но, по мнению исследователей, «данных много не бывает». Любая информация помогает точнее спрогнозировать вероятность успешного завершения контракта, а это, в свою очередь, дает соцработникам больше возможностей помочь реальному человеку, попавшему в тяжелую жизненную ситуацию. Признаки загружались в модели машинного обучения.
Модель предсказывала вероятность успешного завершения того или иного контракта. Точность предсказаний модели при проверке составила 80 процентов. Самым сложным для выполнения оказался контракт «Получение гражданства», а самым реально выполнимым — «Временная регистрация по адресу “Ночлежки”».
Несмотря на эффективность работы искусственного интеллекта, исследователи подчеркивают важность человеческого фактора в принятии решений. «Мы даем инструмент, рассказываем, как им пользоваться, а то, как интерпретировать результат с этической стороны, — уже задача специалистов. Речь идет о людях, и решение принимает социальный работник», — поясняет Анна Быкова.
Ученые планируют совершенствовать модель с помощью подбора гиперпараметров, использования ансамблевых методов и различных архитектур нейросетей, проводить эксперименты с синтетическими данными, полученными в результате компьютерного моделирования. Также в планах — изучение данных других регионов, проверка гипотезы о влиянии гуманитарных проектов на дальнейшее обращение к социальным работникам.
«Мы хотим проверить гипотезу о том, что клиент, посетивший один из пунктов оказания гуманитарных услуг “Ночлежки” (пункт обогрева, “Ночной автобус”, “Ночной приют”, “Культурная прачечная” и пр.), с большей вероятностью примет решение “уйти с улицы” и обратиться за помощью к соцработникам. В терминах МКС это означает, что с ним будет связан хотя бы один “контракт”», — говорит аналитик Лаборатории естественного языка ВШЭ — Яндекс Николай Филиппов.
Telegram 
Дзен 
VK Защитный жилет, протестированный в ходе миссии «Артемида I», реально защитил от космической радиации
Специальный пластиковый жилет смог существенно снизить дозу радиации, полученную манекеном во время тестового полета корабля Orion к Луне. По уровню защиты жилет не уступил специальному противорадиационному убежищу внутри корабля. В будущем такая экипировка позволит защищать астронавтов от солнечных вспышек во время полетов на Луну и Марс, минимально сковывая их работу.
В черепах участников битв эпохи Средневековья часто находят отверстия квадратной формы, о происхождении которых спорят специалисты. Авторы нового исследования пришли к выводу, что такое повреждение — следствие смертельного удара по голове палицей.
Молодая женщина, возвращения которой из мертвых местное общество, по-видимому, сильно опасалось, имела скандинавские корни и поэтому могла считаться чужестранкой, предположили авторы нового исследования. Ученые также смогли установить много других интересных подробностей о жизни и смерти девушки.
Британские экологи выяснили, что большинство людей не догадываются о вреде солнцезащитных кремов для Мирового океана. Обзор научной литературы и локальный уличный опрос наглядно продемонстрировали разрыв между реальными экологическими угрозами и повседневными привычками покупателей.
Десятимесячный эксперимент в Антарктиде помог выяснить, что частые взаимодействия в замкнутом пространстве не сближают команду, а провоцируют рост недоверия, конфликты и падение продуктивности. Ученые уверены, что отсутствие личного пространства и постоянный контакт с одними и теми же людьми могут стать главными психологическими угрозами для экипажей будущих марсианских миссий.
Палеонтологи, изучив окаменелые кости древнего существа, обнаруженные еще в 1948 году на острове в Баренцевом море, пришли к выводу, что это новый вид плагиозаврид — вымерших земноводных, живших на планете примерно 250 миллионов лет тому назад. Вновь идентифицированная амфибия по размерам оказалась рекордсменом среди собратьев, достигая в длину почти трех метров.
Долгое время считалось, что до прихода европейцев тропические леса Амазонии были заселены сравнительно плохо. Однако выяснилось, что плотная растительность скрывает большинство следов древних обществ. С помощью воздушного лазерного сканирования ученые обнаружили сотни неизвестных земляных сооружений и предположили, что около двух тысяч лет назад население юго-западной части Амазонии могло достигать трех миллионов человек.
Американская компания Firebird официально запустила в городе Раздан крупный центр обработки данных и фабрику искусственного интеллекта. На сегодняшний день это самый масштабный технологический хаб подобного уровня в СНГ, а после завершения всех этапов строительства он войдет в пятерку самых мощных вычислительных кластеров в мире.
Очереди на заправках стали привычным явлением в России, а на фоне информационного вакуума от властей о конкретных показателях производства бензина в июне население вынуждено ориентироваться на слухи. Все это выглядит довольно странно, но есть нюанс: скорее всего, кризис уже начинает выдыхаться. Как именно мы это выяснили?
Вы попытались написать запрещенную фразу или вас забанили за частые нарушения.
Понятно
Что-то в вашем комментарии показалось подозрительным, поэтому перед публикацией он пройдет модерацию.
Понятно
Из-за нарушений правил сайта на ваш аккаунт были наложены ограничения. Если это ошибка, напишите нам.
Понятно
Наши фильтры обнаружили в ваших действиях признаки накрутки. Отдохните немного и вернитесь к нам позже.
Понятно
Мы скоро изучим заявку и свяжемся с Вами по указанной почте в случае положительного исхода. Спасибо за интерес к проекту.
Понятно