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

Скотт Иствуд, Лив Тайлер и другие внебрачные дети звезд, сделавшие карьеру Скотт Иствуд, Лив Тайлер и другие внебрачные дети звезд, сделавшие карьеру

Истории успешных и знаменитых детей звезд

Cosmopolitan
Ученые узнали, что влияет на качество дружеской поддержки Ученые узнали, что влияет на качество дружеской поддержки

Как оказалось, «лучших друзей» мы выбираем неслучайно

Популярная механика
Восток и его обитатели Восток и его обитатели

В озере Восток под ледовым щитом Антарктиды есть жизнь

Популярная механика
Геннадий Смирнов. Обаятельный негодяй Геннадий Смирнов. Обаятельный негодяй

Геннадий Смирнов выбрал актерскую профессию в раннем детстве

Караван историй
Почему потребность в безопасности важнее потребности в любви Почему потребность в безопасности важнее потребности в любви

Почему безопасность так важна для нас — особенно в личных отношениях

Psychologies
Что читать на выходных: фрагмент новой книги Андре Асимана «Восемь белых ночей» Что читать на выходных: фрагмент новой книги Андре Асимана «Восемь белых ночей»

Фрагмент романа «Восемь белых ночей», где расцветает мнительность главного героя

Esquire
Вдохновляющие книги: 14 бестселлеров, которые могут изменить твою жизнь Вдохновляющие книги: 14 бестселлеров, которые могут изменить твою жизнь

Книги, вдохновляющие на переосмысление мировоззрения и саморазвитие

Playboy
Мадлен Миллер: Цирцея Мадлен Миллер: Цирцея

Отрывок из реконструкции гомеровского эпоса Мадлен Миллер "Цирцея"

СНОБ
Самолет-амбиция Говарда Хьюза: самая большая летающая лодка Самолет-амбиция Говарда Хьюза: самая большая летающая лодка

Авиаконструктор Говард Хьюз и его гигантский самолет, все еще не имеющий равных

Популярная механика
Австралийских пчел застали за ночным кормлением Австралийских пчел застали за ночным кормлением

Специалисты выяснили, что некоторые пчелы предпочитают кормиться в сумерках

N+1
Откуда взялся термин «желтая пресса» Откуда взялся термин «желтая пресса»

Почему пресса, основанная на дутых сенсациях называется желтой?

Maxim
«Ты что, издеваешься надо мной?» «Ты что, издеваешься надо мной?»

Отрывок из книги воспоминаний Деми Мур «Наизнанку»

Glamour
Правила жизни Хельмута Ньютона Правила жизни Хельмута Ньютона

Мир совсем другой, когда смотришь на него через видоискатель

Esquire
Создан новый детектор для наблюдения за солнцeм Создан новый детектор для наблюдения за солнцeм

Ученые из МФТИ разработали прототип нового детектора солнечных частиц

Популярная механика
Утепляемся! Утепляемся!

Что обязательно должно быть в доме, чтобы в нем было комфортно в холодный сезон

Лиза
«Иммунитет. Наука о том, как быть здоровым» «Иммунитет. Наука о том, как быть здоровым»

Отрывок из книги Дженны Маччиоки об иммунной системе

N+1
Иммунные клетки подавили нейронную активность в мозге мыши Иммунные клетки подавили нейронную активность в мозге мыши

Клетки микроглии способны регулировать активность нейронов

N+1
7 инноваций, которые построили Древний Рим 7 инноваций, которые построили Древний Рим

Как думаете, что общего у общественного туалета, газеты и патруля ДПС?

Популярная механика
12 качеств по-настоящему классных людей 12 качеств по-настоящему классных людей

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

Psychologies
Фаворит Её Величества Фаворит Её Величества

Мы вспомнили самых ярких венценосных поклонниц Breguet

Robb Report
«Побегала по полю — и успокойся, тебе замуж пора». Как вопреки всему в Дагестане была создана первая женская футбольная команда «Побегала по полю — и успокойся, тебе замуж пора». Как вопреки всему в Дагестане была создана первая женская футбольная команда

Как в Дагестане создавалась культура женского футбола

Forbes
Динамит, костный мозг и еще 10 необычных косметических ингредиентов Динамит, костный мозг и еще 10 необычных косметических ингредиентов

Эти составляющие кремов и сывороток выглядят о-о-очень странно, но они работают!

Cosmopolitan
Из Рыбинска в Голливуд: как братья-иммигранты из Российской империи оказались главными в американском кинобизнесе Из Рыбинска в Голливуд: как братья-иммигранты из Российской империи оказались главными в американском кинобизнесе

Братья Шейнкеры стояли у истоков 20th Century Fox и Metro-Goldwyn-Mayer

VC.RU
Вторая попытка вернуть ворон на Гавайи закончилась неудачей Вторая попытка вернуть ворон на Гавайи закончилась неудачей

Редкие гавайские вороны не смогли выжить в дикой природе

N+1
Древних майя уличили в фильтрации воды цеолитовым сорбентом Древних майя уличили в фильтрации воды цеолитовым сорбентом

Возможно, на такую мысль древних майя натолкнул природный источник

N+1
Не смотрит фильмы, в которых снималась, и ещё 9 фактов о Сальме Хайек Не смотрит фильмы, в которых снималась, и ещё 9 фактов о Сальме Хайек

За что миллионы людей во всём мире обожают Сальму Хайек?

Cosmopolitan
5 книг писателей-фантастов, которые предсказали наше будущее 5 книг писателей-фантастов, которые предсказали наше будущее

Этим авторам удалось с точностью описать изобретения наших дней

Популярная механика
Нобелевская премия по литературе: 7 спорных и скандальных лауреатов Нобелевская премия по литературе: 7 спорных и скандальных лауреатов

Самые неоднозначные лауреаты Нобелевской премии по литературе

РБК
Аналитики рассказали, что должны делать лидеры компаний, чтобы добиться успеха в 2021 году Аналитики рассказали, что должны делать лидеры компаний, чтобы добиться успеха в 2021 году

Что могут сделать компании, чтобы сотрудники чувствовали себя комфортно?

Inc.
Месть внука Месть внука

Сын казнённого царевича Алексея едва не пустил прахом все начинания деда

Дилетант
Открыть в приложении