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

Фортуна любит везучих Фортуна любит везучих

Как гарантированно привлечь удачу без глупых суеверий и магии

Maxim
Три страшных башкирских рассказа про память Три страшных башкирских рассказа про память

Три талантливых писателя из Уфы и их страшные рассказы

Esquire
Зачем мы отправляем друг другу откровенные фото Зачем мы отправляем друг другу откровенные фото

Что побуждает заниматься этим женщин и какие мотивы у мужчин?

Psychologies
Премьерный показ Премьерный показ

Новая квартира танцоров Мариинского театра Владимира и Марии Шкляровых

AD
«Моя Шарлотта – это катастрофа»: принц Уильям рассказал о детях от Кейт Миддлтон «Моя Шарлотта – это катастрофа»: принц Уильям рассказал о детях от Кейт Миддлтон

Принц Уильям рассказал о своей семье, отношении к природе и экологии

Cosmopolitan
Уловки интернет-магазинов: как перестать на них попадаться? Уловки интернет-магазинов: как перестать на них попадаться?

Плохая новость: за нами следят, но не Большой брат, а интернет-магазины

Psychologies
Фабрика «утюгов»: берегись ужасного тренда в Instagram Фабрика «утюгов»: берегись ужасного тренда в Instagram

Новый тренд на острый подбородок и скульптурные скулы может быть опасен

Cosmopolitan
Как работа в опенспейсе меняет чиновников Как работа в опенспейсе меняет чиновников

Чиновникам категорически не рекомендуется работать в кабинетах

СНОБ
Возвращение к истокам: что будет, если питаться как пещерный человек Возвращение к истокам: что будет, если питаться как пещерный человек

Плюсы и минусы популярной палеодиеты

Популярная механика
30-этажный дом за 360 часов: китайская революция 30-этажный дом за 360 часов: китайская революция

Китайские дома: 30 этажей за 15 суток... не быстровато ли строят?

Популярная механика
Как выбрать жесткий диск для компьютера или ноутбука Как выбрать жесткий диск для компьютера или ноутбука

На какие характеристики обратить внимание, выбирая жесткий диск?

CHIP
10 необычных Renault 10 необычных Renault

10 наиболее необычных и занимательных автомобилей Renault

Популярная механика
Что стиль одежды может рассказать о здоровье? Что стиль одежды может рассказать о здоровье?

Одежда и способ подачи себя могут многое рассказать о нашем физическом состоянии

Psychologies
Нужен ли человеку короткий дневной сон Нужен ли человеку короткий дневной сон

Отрывок из книги Кристиана Бенедикта «Сон в XXI веке»

СНОБ
#пронауку: перейдет ли человечество на искусственное мясо #пронауку: перейдет ли человечество на искусственное мясо

Разбираемся, что такое растительное мясо и для чего оно нужно

РБК
«Про девяностые мы будем говорить до конца своих дней» «Про девяностые мы будем говорить до конца своих дней»

Интервью Валерия Тодоровского о его новом проекте «Гипноз»

Weekend
Мужчина «на вырост»: почему не надо перевоспитывать партнера Мужчина «на вырост»: почему не надо перевоспитывать партнера

«Переделать мужчину под себя» — куда приведет подобная стратегия?

Psychologies
Между нами тает лед Между нами тает лед

Ключ к жизни и смерти на Земле лежит через антарктическое озеро Восток

GQ
Ну ты и фрукт! Ну ты и фрукт!

Часто причиной лишнего веса становится чрезмерное потребление фруктов

Худеем правильно
Дмитрий Муляр. Жизнь на нервах и телефоне Дмитрий Муляр. Жизнь на нервах и телефоне

Дмитрий Муляр: Не раз убеждался: все в жизни происходит неслучайно

Караван историй
Как исправить ошибку 0xc0000007b при запуске программы Как исправить ошибку 0xc0000007b при запуске программы

Как убрать ошибку 0xc0000007b на Windows

CHIP
Фаворит Её Величества Фаворит Её Величества

Мы вспомнили самых ярких венценосных поклонниц Breguet

Robb Report
10 способов побыстрее заснуть 10 способов побыстрее заснуть

Забудь о бессоннице, как о страшном сне!

Maxim
«Отдала им деньги, и только потом дошло». 4 новых схемы автоподставщиков «Отдала им деньги, и только потом дошло». 4 новых схемы автоподставщиков

Как мошенники разводят водителей на деньги

РБК
Сильные мира сего Сильные мира сего

Безопасный способ обретения нечеловеческой силы

GQ
Астрономы напрямую подтвердили существование второй планеты у Беты Живописца Астрономы напрямую подтвердили существование второй планеты у Беты Живописца

Ученые доказали факт существования планеты-гиганта в 63 световых годах от Солнца

N+1
С упорством трактора С упорством трактора

Металлургия занимает одно из главных мест в российской экономике

РБК
15 мыслей Вахтанга Кикабидзе 15 мыслей Вахтанга Кикабидзе

Вахтанг Кикабидзе — о том, зачем продолжает выступать

GQ
Диски высокой энергии: маховичный накопитель Диски высокой энергии: маховичный накопитель

Недорогой и невероятно емкий накопитель энергии уже существует

Популярная механика
Неочевидная Япония: лисья деревня с ручными кицунэ, Великие будды и горячие источники Хоккайдо Неочевидная Япония: лисья деревня с ручными кицунэ, Великие будды и горячие источники Хоккайдо

Япония хранит в себе много удивительных явлений и мест

Forbes
Открыть в приложении