Уведомления
Авторизуйтесь или зарегистрируйтесь, чтобы оценивать материалы, создавать записи и писать комментарии.
Авторизуясь, вы соглашаетесь с правилами пользования сайтом и даете согласие на обработку персональных данных.
В НИУ ВШЭ разработали алгоритм, способный обнаружить землетрясения и всплески заболеваний
Исследователи Центра искусственного интеллекта и факультета компьютерных наук НИУ ВШЭ представили новый алгоритм обнаружения структурных изменений во временных рядах. Метод использует нейронную сеть для сравнения различных отрезков ряда, что позволяет быстрее выявлять изменения в его поведении.
Результаты работы представлены на 26-й Международной конференции по искусственному интеллекту и статистике — AISTATS (А*). В современных задачах машинного обучения нередко возникает необходимость обработки временных рядов, то есть последовательностей, упорядоченных по времени наблюдений. При этом данные могут быть различной природы: от числа заболевших штаммом коронавируса и показателей мониторинга пациентов, проходящих реабилитацию после инсульта, до почасового количества постов в социальных сетях на конкретную тему и показаний датчиков сейсмической активности.
Частота, с которой приходят новые данные при таких наблюдениях, может значительно отличаться. Но есть и общая черта: резкие изменения в поведении этих временных рядов могут сигнализировать о важном событии — начале новой волны пандемии, необходимости оказания срочной помощи пациенту, землетрясении. Своевременное их обнаружение позволит предотвратить или хотя бы смягчить нежелательные последствия.
Момент времени, когда данные перестают соответствовать ожидаемому образцу или тренду, называется разладкой. Стоит отметить, что не всегда важные структурные изменения в последовательности наблюдений заметны для человека. Это приводит к необходимости разработки автоматических методов их обнаружения. Задача обнаружения разладки давно стала одной из классических в математической статистике, и исследователи во всем мире работают над созданием эффективных методов анализа данных и выявления структурных изменений. Один из таких методов — алгоритм обнаружения разладки во временных рядах — разработали исследователи факультета компьютерных наук НИУ ВШЭ Никита Пучкин и Валерия Щербакова.
Существует несколько способов обнаружения разладки во временных рядах, и они могут быть разделены на группы в зависимости от того, какое именно структурное изменение нужно обнаружить. Некоторые методы сосредоточены на изменении средних значений, другие — на изменении тренда или на волатильности данных (меры того, насколько данные меняются со временем). Также есть методы, которые могут обнаруживать разладки произвольного вида, то есть непараметрические методы. Это особенно полезно, когда последствия события еще не проявились полностью, тренд и волатильность временного ряда остаются прежними, но происходят изменения в других характеристиках данных. Понимание этих методов помогает исследователям и аналитикам более точно определить разладку во временных рядах и принять соответствующие меры.
Ученые отмечают, что в ряде исследований непараметрические методы обнаружения разладки приводятся без теоретических оценок на скорость выявления изменений в последовательности наблюдений, вследствие чего возникают вопросы к надежности результатов. Поэтому исследователями Центра искусственного интеллекта НИУ ВШЭ была поставлена амбициозная задача разработать метод, который, с одной стороны, был бы практичен, а с другой — имел бы четкое теоретическое обоснование.
«В основе нашего алгоритма лежит простая идея: раз поведение временного ряда изменилось, наблюдения до и после момента разладки можно отличить друг от друга. Для этого мы используем нейронную сеть, оптимизируя ее веса таким образом, чтобы контрастность между частями выборки до и после разладки была наиболее ярко выражена. Поэтому метод получился универсальным, а главное, эффективность его работы подтверждается математически», — комментирует Никита Пучкин, научный сотрудник Международной лаборатории стохастических алгоритмов и анализа многомерных данных Института искусственного интеллекта и цифровых наук ФКН НИУ ВШЭ.
Для проверки качества работы алгоритма ученые провели ряд тестов различной сложности, сравнив его с несколькими популярными непараметрическими методами обнаружения разладки. В ходе испытаний учитывалось, насколько часто алгоритм ошибается, выдавая ложные сигналы, и сколько времени ему требуется для выявления изменений. В результате алгоритм показал многообещающие результаты, обнаруживая важные события или изменения в данных в среднем на 30 процентов быстрее конкурентов. Исследование поддержано грантом для исследовательских центров в области искусственного интеллекта, предоставленным Аналитическим центром при Правительстве России.
В один и тот же момент древней истории Красной планеты произошли два противоречащих друг другу события: широкомасштабное замерзание марсианских вод и возникновение многочисленных новых водоемов. Теперь появилась версия, которая разрешает этот конфликт.
Исследователи из Великобритании сравнили воздействие на компостных червей трех видов волокон. Первый — полиэстер, представляет собой полимер, а два других — вискозу и лиоцелл — получают из целлюлозы и считают более безопасными для окружающей среды. Однако опыты показали, что токсичность вторых для важнейших обитателей почвы даже выше, чем у полиэфирного волокна.
Люди, которые особенно восприимчивы к внешним раздражителям, испытывают более высокий уровень стресса, но при этом могут увеличивать эффективность компании и быть более востребованными, чем стрессоустойчивые коллеги. К такому выводу пришли исследователи из Японии, проанализировав личностные качества склонных к стрессу сотрудников.
Используя инструменты искусственного интеллекта, канадская компания Prodigy Education проанализировала тексты англоязычных песен лучших современных исполнителей по версии Billboard, а также популярных музыкантов прошлых десятилетий. В итоге удалось выяснить, чьи композиции отличаются наибольшим лексическим разнообразием, а значит, дают более обильную пищу для ума.
Исследователи из Великобритании сравнили воздействие на компостных червей трех видов волокон. Первый — полиэстер, представляет собой полимер, а два других — вискозу и лиоцелл — получают из целлюлозы и считают более безопасными для окружающей среды. Однако опыты показали, что токсичность вторых для важнейших обитателей почвы даже выше, чем у полиэфирного волокна.
Речь идет о концепции, которую считали очень убедительной: она и теории Эйнштейна не противоречит, и при этом описывает вращающуюся черную дыру, а как раз такие мы в космосе и обнаруживаем. Теперь выясняется, что с ней — большая проблема.
Полторы тысячи лет назад климат в Северном полушарии резко изменился. В Дании так похолодало, что там стало невозможно заниматься сельским хозяйством. Авторы нового исследования считают, что именно этот период был прообразом Фимбульвинтера — зимы, предшествующей Рагнарёку.
Под рыжим верхним слоем с виду обычного камня открылся целый калейдоскоп довольно неожиданных оттенков. Это особенно интересно с учетом того, где лежит камень — в марсианском кратере, который по всем признакам когда-то был озером.
Сейчас Япония привлекает людей со всего мира, но так было не всегда. На протяжение десяти тысяч лет архипелаг оставался изолированным от остального мира, пока туда не начали прибывать первые «мигранты» с континента. Это показал генетический анализ останков человека эпохи Яёй.
Вы попытались написать запрещенную фразу или вас забанили за частые нарушения.
ПонятноИз-за нарушений правил сайта на ваш аккаунт были наложены ограничения. Если это ошибка, напишите нам.
ПонятноНаши фильтры обнаружили в ваших действиях признаки накрутки. Отдохните немного и вернитесь к нам позже.
ПонятноМы скоро изучим заявку и свяжемся с Вами по указанной почте в случае положительного исхода. Спасибо за интерес к проекту.
ПонятноМы скоро прочитаем его и свяжемся с Вами по указанной почте. Спасибо за интерес к проекту.
Понятно
Комментарии