Analytera. Страница 5

В России создадут модель для прогнозирования распространения эпидемий

Ученые из “Российского федерального ядерного центра — Всероссийского научно-исследовательского института технической физики им. академика Е.И. Забабахина” (ВНИИТФ, дочерняя организация “Росатома”) создают “ферму данных”, которая будет использоваться для автоматического прогнозирования распространения вирусных инфекций. Ферма данных будет формироваться из сведений от МТС, “Сбера” и из интернета, а сама технология прогнозирования будет основываться на искусственном интеллекте. Ученые планируют, что созданная математическая модель также будет отображать перемещения граждан с помощью отслеживания геолокации и транзакций. В условиях распространения пандемии коронавируса среднесрочное и долгосрочное прогнозирование становится все более актуальным – в этом особая ценность разработки. При этом эксперты планируют учитывать в своей модели также психологические и поведенческие характеристики различных групп населения, влияние вакцинации и введения и снятия карантина. Стоимость работ по реализаци

В Китае ИИ может начать прогнозировать у людей лояльность к действующей власти

В Институте искусственного интеллекта в Китае разработали технологию на основе ИИ, которая способна считывать выражение лица и мозговые волны человека, чтобы определить, насколько этот человек лоялен к идеологии и политической доктрине в стране. Разработкой технологии ученые занялись, чтобы повысить преданность членов Коммунистической партии, укрепить их доверие и оценить “уровень готовности быть благодарными партии, слушать ее и следовать за ней”. Сообщается, что материалы об этой разработке, которые оказались в открытом доступе, были достаточно быстро удалены. Как вы думаете, насколько реальна и перспективна эта разработка? Источник #китай #ии #it #прогнозирование #планирование #analytera #predictica

От чего зависит профессиональное совершенствование прогнозистов?

Секрет профессионального роста прост: много практики - и много желания улучшать то, что и так хорошо работает. Как раз для выполнения второго пункта тем, кто занимается планированием и прогнозированием, могут быть полезны различные тематические материалы: кейсы, рекомендации, формулы, руководства по использованию программ и надстроек для Excel. Один из примеров сборника таких материалов - ежемесячный электронный образовательный журнал "Predictica", содержащий обучающие видео, научные статьи и рабочие подходы, которые найдут применение при работе над составлением прогноза или плана. Какие материалы вошли в сентябрьский выпуск журнала? Три обучающих видео: Кроме того, в сентябрьском выпуске журнала Predictica представлено большое количество полезных ресурсов. Это книги, статьи зарубежных экспертов с аннотациями отечественных специалистов: Изучить эти материалы и подборку кейсов, обучающих статей, мастер-классов, интервью с экспертами из прошлых выпусков вы можете на сайте журнала,

Влияет ли загрязнение воздуха на сельскохозяйственные урожаи: ищем корреляцию

Известно, что оксиды азота, образуясь в результате различных технологических процессов на индустриальных предприятиях и в автомобильных двигателях, загрязняют воздух. Они вредят и растениям: с одной стороны, оксиды азота участвуют в реакциях образования озона (а озон токсичен для живых клеток), с другой стороны, они способствуют формированию в атмосфере аэрозолей, которые поглощают и рассеивают солнечный свет, не давая ему дойти до растений. Ученые Стэнфордского университета определили, как с помощью снижения уровня оксидов азота в атмосфере можно увеличить урожай. Для этого они воспользовались снимками с космических спутников за период с 2018 по 2020 год, а уровень оксидов азота они определяли по диоксиду азота (NO2), который виден на фотоснимках в ультрафиолетовом спектре. Оказалось, что, например, если в Китае на какой-то территории уровень диоксида азота вдруг падал наполовину, урожайность зерновых повышалась на 25% для озимых и на 15% для яровых культур. Та же зависимость была в

НЕДЕЛЯ ПРОИЗВОДИТЕЛЬНОСТИ И ИННОВАЦИЙ IPWEEK

Роботы уже неотличимы от человека

Оказывается, если заложить в модель поведения робота человеческие “оплошности”, то люди, которые будут с ним взаимодействовать, могут не догадаться о том, что это робот, а не человек. К такому выводу можно прийти на основе исследований, которые провели ученые из Istituto Italiano di Tecnologia (Генуя, Италия). Авторы работы провели невербальный тест Тьюринга, который используется, чтобы определить, насколько поведение компьютера отлично (или неотличимо) от человеческого. В этом исследовании принимали участие люди и гуманоидный робот, которым нужно было просто нажимать на кнопки. Ученые определяли, с какой скоростью и точностью участники исследования реагировали на раздражители. Почему были выбраны для анализа именно эти характеристики – время и точность? Дело в том, что ученые ранее провели подобное исследование с людьми, чтобы получить “человеческий профиль”, характеризующий среднестатистическую человеческую реакцию. Эта реакция учитывала и ошибки, которые чаще всего совершают люди,

Компьютеры научились предсказывать будущее

В Великобритании ученые разработали IT-систему прогнозирования будущих событий, основанную на концепциях специальной теории относительности: причинности, пространства-времени Минковского и световых конусах. Данная система может использоваться в решении тех задач, где требуется прогнозирование возможных вариантов развития событий. На самом деле это довольно нетривиальная задача: в отличие от людей, у компьютеров нет интуитивного понимания причинно-следственных связей, поэтому прогнозирование будущих событий им дается с трудом. А ведь подобные способности в тех областях, где внедряются системы с машинным обучением, могло бы значительно повысить уровень безопасности. С исследовательской работой авторов можно ознакомиться в формате препринта. С описанием методики исследования на русском языке также можно ознакомиться по ссылке. #будущее #компьютеры #IT #прогнозирование #планирование #analytera #predictica

Как на основе статистики можно сделать вывод о голоде у мужчин?

Специалисты Тель-Авивского университета установили связь между голодом у мужчин и… солнцем! Оказалось, что после нахождения на солнце мужчины начинают хотеть есть – это желание, по всей видимости, у них вызывает ультрафиолет, который повышает уровень одного из гормонов, вызывающих голод, – грелина. Такие выводы можно сделать на основе проведенного учеными исследования, в котором были проанализированы статистические данные о 3 000 мужчин в возрасте 25–65 лет. По итогам исследования выяснилось, что в тёплое время года мужчины поглощают на 17% больше калорий, чем женщины. Эти же данные подтвердились в ходе экспериментов. Мужчин и женщин специально выводили на солнце, а затем у них спрашивали, насколько они хотят есть. Оказалось, что мужчины после солнца чувствуют себя более голодными. А вот женщины разницы не почувствуют — солнце в них дополнительный голод не возбуждает. С масштабными результатами исследования можно ознакомиться в статье на английском языке. #голод #мужчины #прогнозиров

МЕЖДУНАРОДНАЯ НЕДЕЛЯ ПРОИЗВОДИТЕЛЬНОСТИ

Можно ли с помощью анализа слабых землетрясений предсказывать сильные?

Российские геофизики из Института динамики геосфер РАН и МФТИ научились определять зоны зарождения мощных землетрясений, анализируя сейсмологические данные множества слабых толчков. Для этого они с помощью математической обработки массива сейсмологических данных разработали методику определения участков разломов, где формируются одни из самых разрушительных землетрясений. Так им удалось выделить области концентрации слабых толчков — так называемые “топологически плотные кластеры”. С их помощью можно отображать положение тех мест, где с большей вероятностью будет зарождаться сильное землетрясение. В сейсмических данных эти места начинают проявляться уже через несколько лет после начала наблюдения. В чем ценность этой методики? Она позволяет предсказывать и контролировать приближение сильных толчков по ряду косвенных признаков вблизи них. Источник #землетрясения #геофизика #прогнозирование #планирование #analytera #predictica

Визуализация меры неопределенности в теории вероятности на примере гольфа,

или Чем бизнесу могут быть полезны диаграммы распределения “Многие бизнес-решения можно и нужно рассчитывать аналогично тому, как это делается в точных науках” Д.С. Кибальников Теория вероятности незримо присутствует в окружающем мире. Это утверждение могло бы представлять собой лишь красивое изречение для всех, кто не испытывает профессионального интереса к статистике, – но на деле оказывается, что работать с теорией вероятности практикам – представителям бизнес-отрасли приходится гораздо чаще, чем кажется. Вероятность, случайность и неопределенность, которые тоже обязательно должны учитываться при принятии бизнес-решений, тесно связаны – и увидеть эту связь можно с помощью математич

Демографические прогнозы в современной России: немного о методике и актуальных результатах

Демографический прогноз – важный этап разработки любой стратегии социально-экономического развития. С его помощью оказывается возможным оценить баланс трудовых ресурсов в среднесрочной и долгосрочной перспективе, планировать развитие социальной, экономической сферы и отрасли здравоохранения. В основе демографического прогноза лежат перспективные исчисления населения, расчеты, построенные на некоторых гипотезах относительно будущей динамики тех или иных показателей рождаемости и смертности. Они делаются в нескольких вариантах, а наиболее близкий к реальности и считается прогнозом. Чаще всего этих вариантов три: высокий, низкий и средний, и именно средний в большинстве случаев считается наиболее вероятным. При этом низкий и высокий варианты вовсе не обязательно должны быть равноотстоящими по отношению к среднему. В последнем на данный момент демографическом прогнозе Росстата на период до 2050 г. во всех сценариях предполагается снижение уровня смертности и повышение средней ожидаемой п

МЕЖДУНАРОДНАЯ НЕДЕЛЯ ПРОИЗВОДИТЕЛЬНОСТИ

Можно ли представить потоки людей, спешащих на работу и домой, с помощью электрических цепей?

Ученые из Японии представили каждого человека, движущегося по городским районам, в виде заряженной частицы. Такой подход, реализованный с помощью GPS-данных с мобильных телефонов, позволяет прогнозировать людские потоки в случае аварий на дорогах. Оказалось, что перемещения людей можно описать теми же законами, что описывают распространение электрического тока в распределенных сетях. Физическая модель, выбранная авторами исследования из Токийского технологического института, заключалась в том, что люди представляли собой частицы с положительным зарядом, которые перемещаются по городским пространствам, преимущественно, по автомобильным и железным дорогам. То, насколько чаще люди выбирают тот или иной путь, характеризуется его сопротивлением, а области карты, служащие источником и приемником людских потоков, задаются в виде положительных и отрицательных потенциалов. Кроме того, поведение человека, идущего по своим делам, часто является легко предсказуемым. Ознакомиться с ходом рассужде