• Добавить в закладки
  • Facebook
  • Twitter
  • Telegram
  • VK
  • Печать
  • Email
  • Скопировать ссылку
06.02.2024, 11:07
НИУ ВШЭ
214

В НИУ ВШЭ разработали алгоритм, способный обнаружить землетрясения и всплески заболеваний

❋ 4.5

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.

Землетрясение
В НИУ ВШЭ разработали алгоритм, способный обнаружить землетрясения и всплески заболеваний / © Getty images / Автор: Ирина Мельникова

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.  

Нашли опечатку? Выделите фрагмент и нажмите Ctrl + Enter.
НИУ ВШЭ
Национальный исследовательский университет «Высшая школа экономики» — один из крупнейших и самых востребованных вузов России. В университете учится 54 тысячи студентов и работает почти 4,5 тысячи учёных и преподавателей. НИУ ВШЭ ведёт фундаментальные и прикладные исследования в области социально-экономических, гуманитарных, юридических, инженерных, компьютерных, физико-математических наук, а также креативных индустрий. В университете действуют 47 центров превосходства, или международных лабораторий. Вышка объединяет ведущих мировых исследователей в области изучения мозга, нейротехнологий, биоинформатики и искусственного интеллекта. Университет входит в первую группу программы «Приоритет-2030» в направлении «Исследовательское лидерство». Кампусы НИУ ВШЭ расположены в четырех городах — Москве, Санкт-Петербурге, Нижнем Новгороде и Перми, а также в цифровом пространстве — «Вышка Онлайн».
Подписывайтесь на нас в Telegram, Яндекс.Новостях и VK
Предстоящие мероприятия
26 августа, 17:59
МАИ

Ребенок легче взрослого, быстрее осваивается в новой обстановке и обладает пластичной нервной системой — значит, невесомость он перенесет проще. Это рассуждение звучит убедительно ровно до тех пор, пока ребенка считают уменьшенной копией взрослого. На самом деле его скелет еще набирает прочность, мышцы учатся работать вместе с нервной системой, вестибулярный аппарат настраивает ощущение положения тела, а органы и ткани проходят этапы, которые нельзя повторить после завершения роста. Если в этот период убрать постоянную нагрузку земного притяжения, организм будет не только приспосабливаться к новой среде: он станет формироваться внутри нее. Каким получится результат, медицина сегодня не знает: длительных орбитальных исследований с участием несовершеннолетних не проводилось.

26 августа, 17:01
Татьяна Зайцева

Ни один регион на Земле не обладает стопроцентной устойчивостью ко всем возможным глобальным катастрофическим рискам. Тем не менее существует место, имеющее максимальный запас прочности в такой ситуации, — и это Австралия.

26 августа, 10:29
Марк Чернов

Иногда лучшая помощь природе — просто оставить ее в покое и не мешать. Британские экологи доказали, что заброшенная фермерская пашня способна без миллионных затрат и покупных семян превратиться в роскошный цветущий луг. Для этого потребовалось лишь 11 лет времени и обычный ежегодный покос травы.

26 августа, 17:59
МАИ

Ребенок легче взрослого, быстрее осваивается в новой обстановке и обладает пластичной нервной системой — значит, невесомость он перенесет проще. Это рассуждение звучит убедительно ровно до тех пор, пока ребенка считают уменьшенной копией взрослого. На самом деле его скелет еще набирает прочность, мышцы учатся работать вместе с нервной системой, вестибулярный аппарат настраивает ощущение положения тела, а органы и ткани проходят этапы, которые нельзя повторить после завершения роста. Если в этот период убрать постоянную нагрузку земного притяжения, организм будет не только приспосабливаться к новой среде: он станет формироваться внутри нее. Каким получится результат, медицина сегодня не знает: длительных орбитальных исследований с участием несовершеннолетних не проводилось.

24 августа, 16:26
Илья Гриднев

Биологи провели молекулярный анализ тканей человеческого мозга и выяснили, что при тяжелой депрессии останавливается процесс образования новых нейронов. Открытие показало, что природа заболевания кроется не только в химическом дисбалансе нейромедиаторов, но и в физическом нарушении клеточного обновления гиппокампа.

26 августа, 10:29
Марк Чернов

Иногда лучшая помощь природе — просто оставить ее в покое и не мешать. Британские экологи доказали, что заброшенная фермерская пашня способна без миллионных затрат и покупных семян превратиться в роскошный цветущий луг. Для этого потребовалось лишь 11 лет времени и обычный ежегодный покос травы.

31 июля, 14:12
Андрей Серегин

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.

9 августа, 19:34
Марк Чернов

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.

19 августа, 18:31
Александр Березин

После сокращения длины очередей и роста доступности бензина в первую неделю августа ситуация снова ухудшилась. Если с 20 июня по начало августа кризис носил в основном психологический характер, то сейчас ситуация принципиально иная: августовские атаки на НПЗ показали, что меры по усилению их противовоздушной обороны не были достаточно полными. Значит, прогноз автора Naked Science от 19 июля о том, что острая фаза кризиса закончится до конца лета, был частично неверным.

[miniorange_social_login]

Комментарии

Написать комментарий