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

Каждая бабушка вправе «не помнить» Каждая бабушка вправе «не помнить»

Какие семейные тайны стоит «раскопать», а о каких лучше не вспоминать?

Psychologies
«Решить отдельно карабахский вопрос все-таки можно» «Решить отдельно карабахский вопрос все-таки можно»

Куда уходят корни конфликта между Азербайджаном и Арменией

Огонёк
Лики Вики Лики Вики

До съемки в нашем презренном журнале снизошла богиня «Инстаграма» Вики Одинцова

Maxim
Предприниматели боятся активизма сотрудников, потому что не хотят делиться властью в компании. Артём Темиров отвечает Брайану Армстронгу Предприниматели боятся активизма сотрудников, потому что не хотят делиться властью в компании. Артём Темиров отвечает Брайану Армстронгу

Правда ли то, что активизм сотрудников ведёт к расфокусу и разобщению команды?

Inc.
Путешествие из Москвы в Петербург Путешествие из Москвы в Петербург

Максим Матвеев за свои поступки и роли отвечает

Glamour
Ученые построили модель оползней, вызывающих цунами Ученые построили модель оползней, вызывающих цунами

Ученые смоделировали оползневые цунами

Популярная механика
Интерфейс под алгоритмы: почему рекомендации TikTok такие затягивающие Интерфейс под алгоритмы: почему рекомендации TikTok такие затягивающие

Как алгоритмы TikTok удерживают более 800 млн пользователей

VC.RU
Гриль-вечеринка на уровне: шеф-повар поделился секретами приготовления мяса и овощей на огне Гриль-вечеринка на уровне: шеф-повар поделился секретами приготовления мяса и овощей на огне

Поиграй с огнем и поймай лето за хвост!

Playboy
Почему теракты во Франции так важны для России Почему теракты во Франции так важны для России

Почему проблемы во Франции вызывают дискуссии у россиян?

СНОБ
Зачем в России учиться ходить под парусом Зачем в России учиться ходить под парусом

Яхтинг – отличный спорт и нагрузка для мозга одновременно

GQ
Приключения Электроника Приключения Электроника

Фабрика «цифровых сотрудников» позволяет людям не чувствовать себя роботами

Forbes
Найден материал, сверхчувствительный к свету: техника будущего Найден материал, сверхчувствительный к свету: техника будущего

Ученые Университета ИТМО обнаружили сверхчувствительный к свету материал

Популярная механика
Алиса Гребенщикова: «Я – королева душевных переживаний!» Алиса Гребенщикова: «Я – королева душевных переживаний!»

Алиса Гребенщикова рассказала о своей открытости в жизни и на сцене

Здоровье
Периоды детского развития: младенчество Периоды детского развития: младенчество

Что происходит с ребенком в период от рождения до года

Psychologies
Персона Персона

Сооснователь маркетплейса услуг бизнес-авиации — о клиентах и шеринге джетов

Robb Report
«Как квакеры спасали Россию» «Как квакеры спасали Россию»

Работа квакерской миссии, заставшей революцию 1917 года в Бузулукском уезде

N+1
Пакет не нужен! Краткая история того, как в наших домах появились пакеты с пакетами Пакет не нужен! Краткая история того, как в наших домах появились пакеты с пакетами

История пакетов: от бумажных до пластиковых

Maxim
Везде поспел Везде поспел

Мини-программа знакомства с разными городами России

Добрые советы
Феномен массовых убийств: кто на такое способен? Феномен массовых убийств: кто на такое способен?

Что может привести к массовым убийствам и способны ли мы их предупредить?

Psychologies
Усадьбы фантомной любви Усадьбы фантомной любви

История спасения старинных поместий — в музее «Новый Иерусалим»

Огонёк
Лифтинг на дому: как в домашних условиях подтянуть кожу лица Лифтинг на дому: как в домашних условиях подтянуть кожу лица

Что делать, если лицо обвисло, и кожа потеряла свой тонус

Cosmopolitan
В каких местах мужчине положено иметь волосы, а в каких лучше не надо В каких местах мужчине положено иметь волосы, а в каких лучше не надо

Самый полный гайд по эпиляции для мужчин

Maxim
Свои парни Свои парни

Ставка на прорабов сделала «Петровича» крупнейшим продавцом стройматериалов

Forbes
Балансирующие камни помогли уточнить время последнего сильного землетрясения Балансирующие камни помогли уточнить время последнего сильного землетрясения

Разработан новый метод оценки вероятности редких землетрясений большой амплитуды

N+1
Германия Германия

Воспоминания о нации

kiozk originals
Антидепрессанты: да или нет? Антидепрессанты: да или нет?

Разбираем в деталях главное «оружие» против депрессии

Cosmopolitan
25 удивительных фактов об удивительном Пеле 25 удивительных фактов об удивительном Пеле

Поздравляем великого футболиста с 80-летием, поэтому — 25 фактов о Пеле

Maxim
12 качеств по-настоящему классных людей 12 качеств по-настоящему классных людей

Многие из нас хотели бы стать «круче», но как это сделать?

Psychologies
Как правильно переезжать в новую квартиру: 17 полезных советов Как правильно переезжать в новую квартиру: 17 полезных советов

Что стоит сделать до того, как переедешь в новое место

Playboy
5 самых крутых автомобилей из фильмов: часть 2 5 самых крутых автомобилей из фильмов: часть 2

Автомобили, ставшие иконами киноиндустрии и полноправными героями фильмов

Популярная механика
Открыть в приложении