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.
Telegram 
Дзен 
VK В России существуют тысячи рабочих мест с вредными и опасными условиями труда. На шахтах, металлургических заводах, в авиастроении люди годами находятся в условиях сильного шума, вибрации, запыленности и контакта с химикатами, что наносит серьезный ущерб здоровью. Однако существующие методы оценки рисков оказываются неэффективными для прогнозирования заболеваний, поскольку работают с усредненными показателями группы, а обязательные медосмотры определяют уже наступившую болезнь. Такая система лечит последствия, но не предотвращает причину. Ученые Пермского Политеха, управления Роспотребнадзора и ФНЦ медико-профилактических технологий управления рисками здоровью населения разработали программу, которая прогнозирует индивидуальные профессиональные риски здоровью для каждого конкретного работника с точностью 89%.
Склонность искусственного интеллекта к галлюцинациям исследовал научный сотрудник Лаборатории критической теории культуры НИУ ВШЭ — Санкт-Петербург Растям Алиев. В статье «Алгоритмическая шизофрения: метасимуляционная трансформация реальности в цифровую эпоху» ученый проводит параллель между «галлюцинациями» больших языковых моделей — их склонностью генерировать вымышленные факты — и симптомами психических заболеваний.
Среди самых интригующих открытий космического телескопа «Джеймс Уэбб» — компактные объекты, получившие название «маленькие красные точки». Их видели только в самых дальних уголках Вселенной. Большинство возникло в первый миллиард лет после Большого взрыва, и ученые предполагали, что такие источники представляют собой небольшие компактные галактики. Однако международная команда астрономов пришла к иному выводу. Они предположили, что на самом деле «маленькие красные точки» — черные дыры, окруженные массивной газовой оболочкой.
Среди самых интригующих открытий космического телескопа «Джеймс Уэбб» — компактные объекты, получившие название «маленькие красные точки». Их видели только в самых дальних уголках Вселенной. Большинство возникло в первый миллиард лет после Большого взрыва, и ученые предполагали, что такие источники представляют собой небольшие компактные галактики. Однако международная команда астрономов пришла к иному выводу. Они предположили, что на самом деле «маленькие красные точки» — черные дыры, окруженные массивной газовой оболочкой.
Экологическое состояние морей, омывающих развитые и развивающиеся страны, — давняя проблема, о которой говорят ученые. Авторы нового исследования выявили в Средиземном море пещеры с рекордным количеством мусора.
Исследователи доказали, что влияние больших сделок на рынок описывается квадратичной зависимостью. Основой для анализа стали данные Токийской биржи.
С 2010-х в «Роскосмосе» говорили: будущая РОС сможет пролетать над полюсом, что даст ей возможности для новых научных экспериментов. Но вскоре после того, как в ноябре 2025 года Россия временно лишилась возможности запускать людей в космос, эта позиция изменилась. В результате запускать космонавтов с космодромов нашей страны станет довольно сложно.
На скалистых берегах аргентинской Патагонии разворачивается настоящая драма. Магеллановы пингвины, долгое время чувствовавшие себя в безопасности на суше в своих многотысячных колониях, столкнулись с новым и беспощадным врагом. Их извечные морские страхи — касатки и морские леопарды — теперь блекнут перед угрозой, пришедшей из глубины материка. Виновник переполоха — грациозный и мощный хищник, недавно вернувшийся на эти земли после долгого изгнания.
Позавчера, 27 ноября 2025 года, при запуске космонавтов к МКС на стартовую площадку № 31 упала кабина обслуживания стартового комплекса. Это означает, что новые пуски оттуда до починки невозможны. К сожалению, в 2010-х годах, в рамках «оптимизации» расходов, резервную площадку (с которой летал Юрий Гагарин) упразднили. Поэтому случилось беспрецедентное: в XXI веке страна с пилотируемой космической программой осталась без средств запуска людей на орбиту. Пока ремонт не закончится, проблема сохранится. Чем это может грозить?
Вы попытались написать запрещенную фразу или вас забанили за частые нарушения.
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