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.
Международная команда исследователей с участием ученых из НИУ ВШЭ экспериментально показала, что люди, страдающие биполярным расстройством, считают мир более нестабильным, чем он есть на самом деле, и из-за этого чаще принимают нерациональные решения. Ученые предполагают, что полученные результаты позволят в будущем разработать более точные методы диагностики и терапии биполярного аффективного расстройства.
Просмотры вакансий и подача заявлений о поиске нового места работы резко активизировались в среде американских ученых, причем они ищут места вне Штатов. Происходящее связано даже не столько с сокращением финансирования науки новой администрацией, сколько с неуверенностью в том, что того или иного исследователя сокращения не коснутся в будущем.
Расчеты показывают, что значительная часть обычной материи содержится не в звездах и планетах, а в межгалактическом пространстве. Это крайне разреженное вещество невозможно наблюдать напрямую, но ученые нашли подходящий «инструмент» — быстрые радиовсплески. В новом масштабном исследовании астрономы изучили более полусотни таких событий и выявили «потерянную» материю Вселенной.
Изучив поведение 69 видов птиц в разных областях Западных Гат (Индия), международная исследовательская группа наконец объяснила, почему территориальные и всеядные птицы чаще других поют по утрам.
Наблюдая ранние этапы рождения землеподобных миров, астрономы приблизились к решению «метрового барьера» — проблемы роста пылевых зерен до размеров, необходимых для формирования планет.
Среди ныне живущих морских обитателей осталось всего несколько так называемых «живых» ископаемых вроде латимерии или мечехвоста. Остальных мы знаем по уцелевшим остаткам. Новый вид древней рыбы обнаружили палеонтологи в девонском песчанике Канадской Арктики. Судя по найденным зубам и челюстям, рыба была в разы меньше своих родственников, а значит, могла жить в реках, что необычно для этих существ.
Вид антилоп, с ледникового периода привыкший к массовым миграциям, пытается вернуться в свой исторический ареал, когда-то достигавший Днепра. Однако их нетипичные для травоядных привычки вызывают сильнейшее отторжение у сельских жителей, предлагающих массово уничтожать их с воздуха. С экологической точки зрения возвращение этих животных весьма желательно, но как примирить их с фермерами — неясно.
Недавно вышел второй сезон сериала «Одни из нас» (TheLastofUs), созданного по сюжету популярнейшей видеоигры. Ученые Пермского Политеха решили разобраться, насколько реален сценарий грибной пандемии, превращающей людей зомби? Чем живет кордицепс и как он «ищет» своих жертв, действительно ли паразит способен эволюционировать настолько, чтобы поражать человеческий организм и подчинять себе его волю, был бы у людей шанс выжить, какие грибы уже поселились в наших телах и выручит ли нас иммунитет, сформированный тысячелетиями.
Казахстанский Алматы — город контрастов, где горы соседствуют с урбанистическими пейзажами, а бизнес-центры — с историческими кварталами. Неизменным остается одно — пробки. Ежедневно сюда приезжает более 700 тысяч автомобилей из пригородов, при этом в самом мегаполисе зарегистрировано порядка 600 тысяч транспортных средств. В результате по улицам ежедневно движется более миллиона транспортных средств.
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.
Понятно
Комментарии