Искусственный интеллект может предсказать даже самые труднопрогнозируемые катастрофические события.
Искусственный интеллект может предсказать даже самые труднопрогнозируемые катастрофические события.
Искусственный интеллект может предсказать даже самые труднопрогнозируемые катастрофические события, такие как пандемия, стихийные бедствия и многое другое, показало новое исследование возможностей машинного обучения, опубликованное в издании Nature Computational Science.
Непредсказуемые явления и природные катаклизмы могут иметь ужасающие последствия, но предотвращение их появления в будущем вызывает сильное затруднение из-за редкости и недостатка исторических данных для анализа. Помимо этого, такие события часто возникают по причине неизвестного набора физических условий, что делает их прогнозирование аналогичным поиску иголки в стоге сена.
Но исследователи предложили новый способ решения этих проблем - использование искусственного интеллекта, который опирается на большое количество данных для обучения, со статистическим подходом, известным как байесовское рассуждение, где предварительные знания позволяют вычислить вероятность того, что неопределенный выбор может быть правильным. Цель комбинации - определить, какие точки данных могут быть наиболее полезными в точном прогнозировании редких событий при скудных данных.
Ученые в качестве эксперимента использовали нейронную сеть DeepONet, представляющую собой имитацию работы нейронов человеческого мозга. Архитектура DeepONet позволяет эффективно изучать механизмы физических систем. Как обнаружили исследователи, их подход помог проанализировать риски некоторых редких сценариев, в том числе оценить вероятность опасных всплесков заболеваемости во время пандемии, выяснить, какие волны могут привести к незамеченным опасным событиям, и оценить, когда наступит переломный момент.
Отмечается, что стратегия исследователей в сочетании с компьютерными моделями стихийных бедствий даст возможность раскрыть вероятные и катастрофические сценарии, к которым человечество должно подготовиться в 2023 году, а также может использоваться для выявления оптимальных сценариев смягчения последствий экстремальных явлений, которые сегодня представляют опасность.
Фото ТЕЛЕПОРТ.РФ
При использовании материалов активная индексируемая гиперссылка на сайт ТЕЛЕПОРТ.РФ обязательна.
