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 Результаты эксперимента в США в будущем могут позволить добиться разрешения на использование отработанной конопли в качестве кормовой добавки в животноводстве.
Исследования ученых РГУ нефти и газа имени И. М. Губкина подтвердили, что технология производства авиационного топлива SAF из растительных лигноцеллюлозных отходов позволит снизить выбросы углекислого газа на 75% по сравнению с нефтяным керосином.
На стыке трех литосферных плит у Красного моря заметили необычный вулканический процесс: где-то магма поднимается равномерным потоком, где-то — по частям. По мнению геологов, такой «пульс» вызван тем, что в некоторых местах магма с большим трудом пытается пробиться на поверхность.
За последние 30 лет размер трески, обитающей в Балтийском море, значительно уменьшился. Если раньше рыбаки вылавливали из воды особей размером с маленького ребенка, то теперь добытая рыба легко помещается в ладонях. Авторы нового исследования винят в этом человека, который заставил один из видов эволюционировать в «карликов».
Снимки с фотоловушек давно стали культурным явлением. Особенно забавными выглядят медведи. Мы с удовольствием смотрим на зверей, попавших в объектив камер в национальных парках: тигр украл фотоловушку, муравьед проехал верхом на муравьеде и так далее. Но не все животные настолько обаятельные. Ученые из США решили развить эмпатию к гремучим змеям, которых многие боятся. Для этого специалисты запустили трансляцию из «мегалогова», где рептилии отдыхают и рожают потомство.
Чтобы понять, как часто за пределами Солнечной системы встречаются миры, похожие на Землю, ученые из Калифорнийского университета (США) провели статистический анализ 517 экзопланет. Результаты показали, что всего три мира, включая наш, соответствуют критериям потенциальной обитаемости. Наиболее перспективными из них оказались Kepler-22b и Kepler-538b.
Радиотелескопы уловили очень короткий сигнал, и по его характеристикам стало ясно, что он не может быть естественного происхождения. Астрономы пришли к выводу, что источник находился в околоземном пространстве — там, где уже более полувека летает «мертвый» аппарат NASA.
Группа российских ученых из Института прикладной математики имени М. В. Келдыша РАН и МФТИ провела детальное численное исследование источников шума, генерируемых крылом прототипа сверхзвукового бизнес-джета в режиме посадки. Эта работа, сочетающая передовые методы вычислительной гидродинамики и аэроакустики, впервые позволила с высокой точностью локализовать и охарактеризовать основные зоны шумообразования вблизи полноразмерной геометрии крыла модели прототипа сверхзвукового пассажирского самолета в посадочной конфигурации.
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.
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