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

История безумия в классическую эпоху История безумия в классическую эпоху

Программный труд Мишеля Фуко, исторический экскурс о психиатрии

kiozk originals
Миллионы на худеющих: бизнес-план сервиса правильного питания BeFit Миллионы на худеющих: бизнес-план сервиса правильного питания BeFit

История сервиса по доставке наборов здоровой еды для тех, кто не любит готовить

Forbes
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
«Степень поджарки — well done»: сложная судьба огнеметного танка «Степень поджарки — well done»: сложная судьба огнеметного танка

Реальные драконы XX века

Maxim
Мифы о богах Мифы о богах

Рената Литвинова разговаривает с Дэмной Гвасалией о грехах, страстях и моде

Vogue
7 цветов в одежде, которые делают образ дороже и всегда актуальны 7 цветов в одежде, которые делают образ дороже и всегда актуальны

Чтобы собрать «дорогой» образ, необязательно тратить на одежду кучу денег

Cosmopolitan
Курящий Санта, рекомендации врачей и средство для похудения: как рекламировали табак Lucky Strike в прошлом веке Курящий Санта, рекомендации врачей и средство для похудения: как рекламировали табак Lucky Strike в прошлом веке

Маркетинговый кейс из XX века: история позиционирования сигарет Lucky Strike

VC.RU
“Заткнул ребёнку рот носком”: кто такие “яжеотцы”? “Заткнул ребёнку рот носком”: кто такие “яжеотцы”?

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

Cosmopolitan
Miyagi Miyagi

Что рэпер Miyagi думает о русском хип-хопе, дорогих студиях и лейблах

ЖАРА Magazine
Оборотень в хиджабе Оборотень в хиджабе

«Наркомама», в которой Изабель Юппер реабилитирует французский нуар

Weekend
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
Николай Губенко. На скоростях Николай Губенко. На скоростях

Друзья и коллеги вспоминают Николая Губенко

Караван историй
Как начать играть в ретроигры и где их найти Как начать играть в ретроигры и где их найти

Освоить золотую коллекцию игр сложнее, чем кажется.

Maxim
Ту-4: советская копипаста, которая, возможно, спасла миллионы жизней Ту-4: советская копипаста, которая, возможно, спасла миллионы жизней

Как инженеры Туполева американский бомбардировщик копировали

Maxim
Украл спорткар и попал в полицию: факты о жизни Джейсона Стэтхэма Украл спорткар и попал в полицию: факты о жизни Джейсона Стэтхэма

Джейсон стал героем без страха и упрека, которого не хватало публике

Cosmopolitan
Прилипалы выбрали для прилипания к китам области около дыхала и плавников Прилипалы выбрали для прилипания к китам области около дыхала и плавников

Минимальное сопротивление жидкости оказалось около дыхала и плавников

N+1
«Надо помнить о том, что чума проходит, а Рим — вечен»: каким был «итальянский рай» Иосифа Бродского «Надо помнить о том, что чума проходит, а Рим — вечен»: каким был «итальянский рай» Иосифа Бродского

Интервью с автором книги «Иосиф Бродский в Риме» Юрием Левингом

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
Вся правда о родительстве в смешных твитах Вся правда о родительстве в смешных твитах

Что помогает мамам и папам справляться со всеми тяготами родительства?

Psychologies
Как поддержать иммунитет Как поддержать иммунитет

Как преподаватели йоги поддерживают свой иммунитет осенью

Yoga Journal
Интервью с Шурой Би-2 о новом альбоме, белорусских протестах и поколении Z Интервью с Шурой Би-2 о новом альбоме, белорусских протестах и поколении Z

Группа «Би-2» выпустила новый альбом в рамках цикла «Нечетный воин»

СНОБ
Шаг вперёд Шаг вперёд

Высокотехнологичный современный интерьер для молодого мужчины

SALON-Interior
Везде поспел Везде поспел

Мини-программа знакомства с разными городами России

Добрые советы
Адам Яндиев: «Уйду из спорта в политику!» Адам Яндиев: «Уйду из спорта в политику!»

Интервью с Адамом Яндиевым, российским бойцом смешанных единоборств

ЖАРА Magazine
Заблуждение: причина невесомости на орбите - отсутствие гравитации Заблуждение: причина невесомости на орбите - отсутствие гравитации

Невесомость возникает из-за силы притяжения Земли

Популярная механика
Видеоредакторы для Андроид: 7 лучших программ в 2020 году Видеоредакторы для Андроид: 7 лучших программ в 2020 году

Топ лучших приложений, которые помогут быстро отредактировать видео на смартфоне

CHIP
Микроволновка помогла получить водород из пластиковых отходов Микроволновка помогла получить водород из пластиковых отходов

Микроволновка поможет в уничтожении отходов

N+1
Матильда Шнурова: «Мы обязательно разобьем этот стереотип» Матильда Шнурова: «Мы обязательно разобьем этот стереотип»

Главное лицо питерской гастрономии Матильда Шнурова открыла сразу три ресторана

Grazia
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
Толстые лори применили яд против сородичей Толстые лори применили яд против сородичей

Оказывается, толстые лори используют яд не только против насекомых и хищников

N+1
Открыть в приложении