Ученые разработали ИИ для прогноза случайных перемен.
Нейросеть для предсказания поведения систем, подверженных сильному влиянию случайных факторов, создали российские ученые. К таким нестабильным системам относятся финансовые рынки, транспортные потоки, и даже погода. Разработчики взяли в качестве образца цифровую модель нейрона мозга человека. Происходящие с ним изменения нейросеть точно предсказала. Разработка может найти широкое применение во всех областях, где решения принимаются в условиях неопределенности и случайных влияний.
Нейросеть, способную предсказывать поведение систем, в основе которых лежит случайность, создали ученые из Балтийского федерального университета им. И. Канта (БФУ). Такие системы математики называют стохастическими. Они играют важную роль в управлении и анализе многими техническими системами. Такие системы представлены везде - прогноз погоды, финансовые рынки, транспортные потоки. То есть все явления и ситуации, подверженные большому количеству случайных факторов (в математической терминологии - шумов). Авторы разработали модель, которая может делать прогноз, невзирая на длительное внешнее воздействие случайных факторов, сообщили RT в пресс-службе университета. Результаты исследования опубликованы в журнале Chaos, Solitons and Fractals.
Разработчики для обучения программы использовали компьютерную симуляцию биологического нейрона, подверженного воздействию шума. Как отмечают ученые, нейросеть продемонстрировала удивительную способность к обобщению - не только предсказала поведение искусственного нейрона при одном уровне шума, но и точно описала базовые закономерности системы и при других уровнях, которых не было в обучающей выборке.
Более того, модель предсказала физический эффект, который не был изначально в нее заложен, - эффект стохастического резонанса. Проявляется он в том, что хаотическое поведение нейрона при определенной интенсивности шума становится более упорядоченным, пояснил главный научный сотрудник Балтийского центра нейротехнологий и искусственного интеллекта, доктор физико-математических наук, профессор Александр Храмов.
Нейросеть, опираясь на ограниченный набор данных, сделала предсказания, которые согласуются точно с реальным поведением нейрона, отметили специалисты.
Модель, по словам ученых, может найти широкое применение везде, где требуется принимать решения в условиях случайных воздействий и неопределенности. Она дает возможность заглядывать в будущее сложных систем, обнаруживать скрытые закономерности в них и принимать надежные и более точные решения. Так, в перспективе нейросеть сможет управлять "умным" городским трафиком, предсказывать экономические кризисы, а также искать в биологических системах неизученные эффекты.
Фото ТЕЛЕПОРТ.РФ
При использовании материалов активная индексируемая гиперссылка на сайт ТЕЛЕПОРТ.РФ обязательна.
