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.
ИИ смог предсказать террористические атаки на неделю вперед, используя только открытые данные
Жители большинства стран в последние десятилетия свыклись с мыслью о постоянно существующем риске террористических актов. Для правоохранительных органов предотвращение подобных трагедий — прямая обязанность и сильная головная боль. К счастью, ученые со всего света давно изучают феномен терроризма и создают предсказательные модели. А недавняя попытка подключить к этой задаче искусственный интеллект принесла впечатляющие результаты.
Международная группа ученых, работающих на базе Чжэцзянского университета (Китай), создала расширенную и углубленную методику анализа и предсказания террористической активности. В отличие от классических моделей, она опирается на историю терактов в меньшей степени. Значительный вес в ней имеют два десятка структурных параметров (практически не изменяющихся во времени или делающих это линейно) вроде ВВП на душу населения, развитости государственных институтов и тому подобных. Модель учитывала еще 14 процедурных характеристик (переменных), среди которых уже были и предыдущие акты терроризма, а также такие неочевидные параметры, как изменения видимой из космоса освещенности улиц в городах
Всю информацию для анализа исследователи брали строго из открытых источников и не использовали разведданные или другую помощь силовых структур. Такой подход необходим, поскольку в рамках научной работы изучалась возможность создания предсказательной модели, доступной любым государственным и коммерческим структурам. Результаты этих изысканий и работы получившегося алгоритма приведены в статье, которая опубликована в журнале Science Advances Американской ассоциации содействия развитию науки (AAAS).
Искусственный интеллект «натравили» на пространственно-временную матрицу. Она состояла из двух групп ячеек — территориальных и временных. Первых набралось 26 551 штука, вся обитаемая территория Земли, разделенная на квадраты со стороной 50 километров. Для каждого такого сектора учитывали по 795 временных ячеек длительностью в семь дней (то есть всего — чуть более 21,5 миллиона штук). Последнее число неслучайно: это период, за который собирали данные для анализа — с 2002 по 2016 год.
Иными словами, ученые предоставили алгоритму данные о том, когда и где происходили теракты ранее, а также кучу дополнительной социальной и экономической информации. Искусственный интеллект, в свою очередь, пытался предсказать террористическую активность. Поскольку вышеуказанные временные рамки для людей давно история, они знают, имели в них место атаки террористов или нет и где они происходили (ИИ, естественно, эту информацию никто не выдавал).
Результаты получились многообещающими: средняя точность на следующую временную ячейку варьировалась от 0,81 до 0,97 (единица — идеальное предсказание, ноль — провальное, половина — обычное гадание) в зависимости от методики оценки. С предвидением тяжести терактов все оказалось несколько сложнее, особенно если анализировались регионы, где активность террористов редка или вообще отсутствует.
Однако в любом случае новая модель, использующая ИИ, оказалась радикально точнее, чем все ранее созданные. Тем не менее авторы работы пока не считают свою разработку готовой к внедрению на практике. Она требует улучшений, повышения точности и дополнительной проверки, поскольку впечатляющими оказались только основные метрики, а если вдаваться в детали, то алгоритм все равно еще часто ошибается.
Отдельный раздел научной статьи посвящен неточностям самого термина «террористический акт». В международном правовом и политическом поле существуют самые разные взгляды и порой целые страны записываются в террористов. Так что в научных целях — для чистоты эксперимента, так сказать — ученые обозначили под терактами насилие, производимое негосударственными субъектами (Non-state actors) мировой политики. То есть организациями вроде наркокартелей, военнизированных радикальных религиозных группировок и преступных отрядов.
Бразильские зоологи выяснили, каких именно насекомых и пауков ловят домашние кошки в городах. Для этого использовали не полевые наблюдения, а анализ социальных сетей. Просмотрев более 17 000 видео и фото в TikTok и на фотостоке iStock, ученые нашли 550 записей кошачьей охоты. Самая частая добыча — кузнечики, сверчки, цикады и тараканы.
Чтобы охотиться при температурах ниже нуля, пауки рода Clubiona выработали особые белки-антифризы. Изучив членистоногих, собранных в грушевых садах неподалеку от города Брно (Чехия), ученые раскрыли молекулярный механизм, позволяющий этим паукам не впадать в зимнюю спячку.
Наблюдая за галактикой CANUCS-LRD-z8.6 с помощью космической обсерватории «Джеймс Уэбб», астрономы обнаружили в ее центре сверхмассивную черную дыру. Хотя она существовала всего через 500 миллионов лет после Большого взрыва, ее масса оказалась рекордной для столь ранней эпохи.
Так называемые зумеры и альфа, несмотря на молодой возраст, уже формируют ключевые поведенческие и потребительские тренды. Ученые Пермского Политеха рассказали, почему обозначение поколений начали с конца алфавита, как альфа и зумеры отличаются в способности к терпеливости, совмещении цифрового и реального «Я», подходу к профессиональной деятельности и отношении к финансам, какое мышление пришло на смену клиповому и как использование искусственного интеллекта повлияет на авторитет родителей.
Человеческие языки разнообразны, но это разнообразие ограничивается повторяющимися закономерностями. Пытаясь описать правила, которым подчиняются различия в грамматике, лингвисты сформулировали ряд так называемых грамматических универсалий — утверждений, предположительно верных для всех или большинства языков мира. Международная команда ученых провела статистический анализ на материале 2430 языков и обнаружила, что соответствующими действительности можно считать около трети таких утверждений.
Бразильские зоологи выяснили, каких именно насекомых и пауков ловят домашние кошки в городах. Для этого использовали не полевые наблюдения, а анализ социальных сетей. Просмотрев более 17 000 видео и фото в TikTok и на фотостоке iStock, ученые нашли 550 записей кошачьей охоты. Самая частая добыча — кузнечики, сверчки, цикады и тараканы.
Проанализировав данные наблюдений, полученных с помощью наземных обсерваторий за последние два десятилетия, астрономы обнаружили потенциально обитаемый мир — суперземлю Gliese 251 c (GJ 251 с). Планета обращается вокруг красного карлика на расстоянии около 18 световых лет от Земли и считается одним из самых перспективных кандидатов для поисков жизни.
Человеческие языки разнообразны, но это разнообразие ограничивается повторяющимися закономерностями. Пытаясь описать правила, которым подчиняются различия в грамматике, лингвисты сформулировали ряд так называемых грамматических универсалий — утверждений, предположительно верных для всех или большинства языков мира. Международная команда ученых провела статистический анализ на материале 2430 языков и обнаружила, что соответствующими действительности можно считать около трети таких утверждений.
По расчетам, большинство «гостей» из других звездных систем летят к Земле примерно со стороны созвездия Геркулес. Скорее всего, они время от времени падают на нашу планету, просто мы еще не научились это замечать. Как удалось вычислить, чаще всего они должны падать зимой и где-то в окрестностях экватора.
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

Последние комментарии