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

«Homo Mutabilis» «Homo Mutabilis»

Отрывок из книги Насти Травкиной о нейробиологии «Homo Mutabilis»

N+1
С высокими сапогами и поясом: 8 самых модных способов носить пальто осенью-2020 С высокими сапогами и поясом: 8 самых модных способов носить пальто осенью-2020

Как носить осенне пальто и всегда выглядеть в нем стильно

Cosmopolitan
Сквирт или не сквирт: вопросы, советы, подводные камни Сквирт или не сквирт: вопросы, советы, подводные камни

Рассказываем, откуда берется струйный оргазм и на что он похож

Cosmopolitan
Как перестать бояться собеседований Как перестать бояться собеседований

Как перестать бояться собеседований и произвести позитивное впечатление?

СНОБ
От 8 до 14 миллионов тонн микропластика загрязняют дно Мирового океана От 8 до 14 миллионов тонн микропластика загрязняют дно Мирового океана

Это как минимум вдвое больше, чем плавает на поверхности океана

National Geographic
Пустили в оборот: сколько блогеры тратят на производство и продвижение на YouTube Пустили в оборот: сколько блогеры тратят на производство и продвижение на YouTube

Какова цена поддержания популярности в YouTube

Forbes
Все фильмы Никиты Михалкова от худшего к лучшему Все фильмы Никиты Михалкова от худшего к лучшему

Дряхлые старики и ветераны утверждают, что когда-то Никита Михалков был хорош!

Maxim
Восхищаться без желания обладать Восхищаться без желания обладать

Почему мы тянемся к людям, которые не делают нас счастливыми?

Psychologies
Белое золото пустыни Белое золото пустыни

Места добычи лития — главного элемента аккумуляторов — поражает белая смерть

GQ
Эдит Хэд. Доктор по одежде Эдит Хэд. Доктор по одежде

Единственная в истории обладательница восьми "Оскаров" не была актрисой

Караван историй
Из чего состоит «новая» грудь»: все, что ты хотела знать об имплантах Из чего состоит «новая» грудь»: все, что ты хотела знать об имплантах

Какие импланты ставят пластические хирурги и как оценить их качество

Cosmopolitan
Стержни, спринклер, контейнмент: как устроена система безопасности АЭС Стержни, спринклер, контейнмент: как устроена система безопасности АЭС

Развиваем мифы о вреде атомной энергетики

Популярная механика
В Великобритании нашли средневековые граффити против ведьм и злых духов В Великобритании нашли средневековые граффити против ведьм и злых духов

Загадочные знаки древней церкви в заброшенной деревне

National Geographic
Писатели утверждают, что человечество прошло точку невозврата Писатели утверждают, что человечество прошло точку невозврата

Во всем, что будет дальше, мы должны винить только себя

GQ
Ссора с Ричардом Гиром из-за курицы и еще 9 фактов из жизни Сильвестра Сталлоне Ссора с Ричардом Гиром из-за курицы и еще 9 фактов из жизни Сильвестра Сталлоне

Сильвестр Сталлоне — лицо сразу нескольких десятилетий голливудских боевиков

Cosmopolitan
Партия продолжается... Партия продолжается...

В основу мюзикла «Шахматы» могла лечь история матча между Спасским и Фишером

Караван историй
Отрывок из книги «Так вышло. 29 вопросов новой этики и морали» Отрывок из книги «Так вышло. 29 вопросов новой этики и морали»

Глава из книги Екатерины Кронгауз, посвященная Илье Хржановскому

СНОБ
Будущее ядерной энергетики рождается в России Будущее ядерной энергетики рождается в России

Дрова, которые вы сожгли в печи, превращаются не в золу, а в новые дрова

Популярная механика
«Мушиная микрохирургия»: падальные мухи могут очищать раны от разлагающихся тканей «Мушиная микрохирургия»: падальные мухи могут очищать раны от разлагающихся тканей

Также они могут избавлять и от микробов

National Geographic
“Заткнул ребёнку рот носком”: кто такие “яжеотцы”? “Заткнул ребёнку рот носком”: кто такие “яжеотцы”?

Наша колумнистка Екатерина Попова рассказывает, из чего сделаны “яжеотцы”

Cosmopolitan
Мы вам перезвоним. Что делать, если вас обошли при повышении Мы вам перезвоним. Что делать, если вас обошли при повышении

Что делать, если вам звонят и говорят: вы не подходите для повышения

Forbes
Николай Губенко. На скоростях Николай Губенко. На скоростях

Друзья и коллеги вспоминают Николая Губенко

Караван историй
В США создали мед без участия пчел В США создали мед без участия пчел

Авторы проекта нацелены на сохранение популяции диких пчел

National Geographic
Ученые объяснили, почему нельзя сокращать маркетинговый бюджет в кризис Ученые объяснили, почему нельзя сокращать маркетинговый бюджет в кризис

Сохранив маркетинговый бюджет, можно повысить конкурентоспособность компании

Inc.
Art&Science Art&Science

Можно ли объединить науку и искусство

Популярная механика
«Шарики» против «кубиков»: что мешает крупным корпорациям создать свой Google «Шарики» против «кубиков»: что мешает крупным корпорациям создать свой Google

Почему попытки корпораций создать свой Google обречены на провал

Forbes
«Слишком много и всегда недостаточно»: фрагмент скандальных мемуаров племянницы Трампа «Слишком много и всегда недостаточно»: фрагмент скандальных мемуаров племянницы Трампа

Отрывок из мемуаров Мэри Трамп «Слишком много и всегда недостаточно»

Esquire
«Не мужское дело»: как влияют на нас стереотипы о мужественности? «Не мужское дело»: как влияют на нас стереотипы о мужественности?

Как стереотипы о мужественности мешают людям быть счастливыми

Psychologies
Выученная беспомощность. Почему совет «возьмите свою жизнь в свои руки» не работает Выученная беспомощность. Почему совет «возьмите свою жизнь в свои руки» не работает

Отрывок из книги Насти Травкиной «Homo Mutabilis»

Forbes
#FreeBritney: есть ли у фанатов Бритни Спирс повод беспокоиться и сколько на самом деле зарабатывает певица #FreeBritney: есть ли у фанатов Бритни Спирс повод беспокоиться и сколько на самом деле зарабатывает певица

Почему Бритни нет в новом рейтинге Forbes самых успешных self-made женщин

Forbes
Открыть в приложении