Этот алгоритм поможет в разработке стратегий лечения в медицине

N+1Hi-Tech

Специальная теория относительности помогла компьютеру предсказать будущее

Андрей Фокин

A. Vlontzos et al. / arXiv.org

Британские специалисты по машинному обучению разработали систему прогнозирования будущих событий, основанную на концепциях специальной теории относительности: причинности, пространства-времени Минковского и световых конусах. Алгоритм был успешно испытан в задаче предсказания и генерации новых кадров на основе набора изображений. По словам разработчиков созданный ими подход универсален, может применяться для множества задач и будет востребован там, где необходимо прогнозирование развития событий в будущем с учетом причинно-следственных связей, например в области медицины и в автономных транспортных средствах. Препринт выложен на arXiv.org.

Ежедневно, иногда сами того не замечая, мы пытаемся предсказать как будут развиваться события вокруг нас. Например, если у двигающегося перед нами автомобиля включен сигнал указателя поворота, то можно предполагать, что он с определенной вероятностью совершит маневр в соответствующем направлении. Однако, автомобиль также может продолжить движение без изменений, остановиться, или повернуть в противоположную указываемому направлению сторону. Эти события вероятны в большей или меньшей степени, и мы можем ожидать их, основываясь на опыте взаимодействия с миром и интуитивном понимании законов физики и причинно-следственных связей. С другой стороны, вряд ли мы будем всерьез рассматривать возможность того, что автомобиль внезапно исчезнет, и вместо него на дороге вдруг появится динозавр.

В отличие от людей, у компьютеров нет интуитивного понимания причинно-следственных связей, поэтому прогнозирование будущих событий для них оказывается непростой задачей. При этом во многих областях, где сегодня происходит интенсивное внедрение систем с машинным обучением, появление такой способности могло бы повысить уровень безопасности. Например, автомобиль под управлением автопилота мог бы спрогнозировать и оценить вероятность того, что стоящий у дороги ребенок может внезапного выбежать на проезжую часть.

Существующие подходы к решению задачи предсказания будущего в машинном обучении сводятся, например, к тренировке моделей на последовательностях кадров видео. Таким способом алгоритм обучают выявлять закономерности в событиях, которые в дальнейшем можно использовать для того, чтобы сгенерировать новые, ранее не существовавшие кадры, продолжающие эту последовательность. Например, можно показать программе последовательность кадров с двигающимся человеком, а затем попросить ее сгенерировать следующие несколько кадров, которые бы продолжили исходную последовательность. Однако у подходов, использующих серии и последовательности кадров, есть склонность быстро накапливать ошибки с увеличением числа сгенерированных кадров.

Авторизуйтесь, чтобы продолжить чтение. Это быстро и бесплатно.

Регистрируясь, я принимаю условия использования

Рекомендуемые статьи

Еда и мозг Еда и мозг

Что углеводы делают со здоровьем, мышлением и памятью

kiozk originals
Фредрик Бакман: Тревожные люди Фредрик Бакман: Тревожные люди

Отрывок из новой книги Фредрика Бакмана о неудачном грабителе и его заложниках

СНОБ
Восток и его обитатели Восток и его обитатели

В озере Восток под ледовым щитом Антарктиды есть жизнь

Популярная механика
Скольких жизней стоила первая высадка человека на Луну Скольких жизней стоила первая высадка человека на Луну

За победу в лунной гонке Штаты дорого заплатили, и речь не только о деньгах

Популярная механика
Новое чувство астрофизики Новое чувство астрофизики

Миссия LISA станет самым большим научным инструментом в истории человечества

Популярная механика
Что такое неопреппи и почему вам стоит больше узнать о нем Что такое неопреппи и почему вам стоит больше узнать о нем

Стиль преппи – это своего рода самая безопасная гавань мира моды

GQ
Антидепрессанты: да или нет? Антидепрессанты: да или нет?

Разбираем в деталях главное «оружие» против депрессии

Cosmopolitan
Опасно! 10 худших вещей, которые ты можешь сделать со своими волосами Опасно! 10 худших вещей, которые ты можешь сделать со своими волосами

Больше никогда так не поступай со своими волосами

Cosmopolitan
История появления Белого Крыма История появления Белого Крыма

Как появился Белый Крым

СНОБ
«О брачной и внебрачной жизни» «О брачной и внебрачной жизни»

Отрывок из книги Олега Ивик о трансформации брака со времен Древнего Египта

N+1
Осенняя бессонница: что делать, чтобы быстро уснуть Осенняя бессонница: что делать, чтобы быстро уснуть

Осенью днем мы все время хотим спать, а ночью не можем заснуть

Cosmopolitan
Гибкий панцирь позволил броненосному жуку пережить наезд автомобиля Гибкий панцирь позволил броненосному жуку пережить наезд автомобиля

Панцирь этого жука может прогибаться там, где нет жизненно важных органов

N+1
Медная река Медная река

Как работает брутальный бизнес Игоря Алтушкина

Forbes
Монохром, клетчатые пиджаки и цветные носки: как Эндрю Скотт одевается на выход Монохром, клетчатые пиджаки и цветные носки: как Эндрю Скотт одевается на выход

Главные составляющие стиля Эндрю Скотта

Esquire
Как правильно делать планку: все способы и подробные инструкции Как правильно делать планку: все способы и подробные инструкции

Стоя в планке каждый день по паре минут, вы быстро похудеете и подкачаетесь

Cosmopolitan
Как прихожане добиваются открытия православных храмов в Венесуэле Как прихожане добиваются открытия православных храмов в Венесуэле

Кто построил православные церкви в стране Уго Чавеса

СНОБ
«Маленький ублюдок» — спорткар, оставлявший вдов «Маленький ублюдок» — спорткар, оставлявший вдов

Страшноватая история прекрасного автомобиля Porsche 550 Spyder

Maxim
6 лучших романов о последствиях глобальных катастроф 6 лучших романов о последствиях глобальных катастроф

Подборка научной фантастики от Лю Цысиня до Эмили Сент-Джон Мандел

Популярная механика
Откуда на самом деле появилось выражение «прекрасное далёко» Откуда на самом деле появилось выражение «прекрасное далёко»

Пришла пора узнать, куда в действительности улетела Алиса Селезнева

Maxim
8 безумных деталей из кино, на которые никто почему-то не обращает внимание 8 безумных деталей из кино, на которые никто почему-то не обращает внимание

«Заметят или не заметят?» — наверняка думает режиссер каждый раз

Maxim
Фитнес-подсказки Фитнес-подсказки

Фитнес-тренеры отвечают на самые популярные вопросы о занятиях спортом

Худеем правильно
Почему дети лгут Почему дети лгут

Как быть родителям, которые узнали, что ребенок скрыл от них правду?

Psychologies
«Лейкоз — это дикий зверь»: координатор волонтеров Ольга Егорова о своей работе «Лейкоз — это дикий зверь»: координатор волонтеров Ольга Егорова о своей работе

«Если вы встретите медведя, не пытайтесь убежать – это бесполезно»

Cosmopolitan
Серебряные электроды спеклись на коже при комнатной температуре Серебряные электроды спеклись на коже при комнатной температуре

Ученые научились создавать на коже устойчивые датчики

N+1
«Вольная вода. Истории борьбы за свободу на Дону» «Вольная вода. Истории борьбы за свободу на Дону»

Отрывок из книги Амирана Урушадзе об истории борьбы за свободу донских казаков

N+1
Бетон без цемента снизит вероятность засора канализации Бетон без цемента снизит вероятность засора канализации

Вместо него использовали смесь золы, шлака, нанопеска и извести

N+1
Иван Бунин. На перепутье Иван Бунин. На перепутье

Эмиграция не простила Бунину встреч с советским послом

Караван историй
12 способов отказать женщине, не произнося слово «нет» 12 способов отказать женщине, не произнося слово «нет»

О премудростях вежливого отказа читай тайком, чтобы она не подглядела

Maxim
Доверяй, но проверяй Доверяй, но проверяй

Где и как получить второе мнение о назначенном лечении?

Здоровье
Найдены следы галактики, поглощенной Млечным Путем Найдены следы галактики, поглощенной Млечным Путем

Как крупные галактики пожирают карликовых сородичей?

Популярная механика
Открыть в приложении