Разработан алгоритм, способный выявлять причины и следствия в сложных системах

Он может стать основой для создания более умных искусственных интеллектов.

Американские инженеры из Массачусетского технологического института (MIT) разработали уникальную нейросетевую технологию, способную выявлять причинно-следственные связи в различных сложных системах — от экологии до демографии. Алгоритм, получивший название SURD (синергетически-уникально-избыточного разложения причинно-следственных связей), определяет, как различные переменные влияют друг на друга, что открывает новые горизонты в прогнозировании и управлении сложными процессами.

Алгоритм анализирует данные за различные периоды и создает так называемую «карту причинности», которая наглядно демонстрирует взаимосвязи между переменными. В отличие от существующих методов, SURD способен различать уникальные, совместные и избыточные связи. Например, он может определить, работает ли переменная сама по себе или только в сочетании с другими факторами, что особенно важно для понимания сложных явлений.?

Исследователи создали этот метод, вдохновленный теорией информации Клода Шеннона. Они рассматривают систему как сеть, в которой данные обмениваются между собой, и степень их влияния друг на друга зависит от скорости этого обмена. Алгоритм также способен выявлять ситуации, когда не хватает причин для объяснения связи, и указывать на неизвестные факторы.

Разработчики считают, что этот метод может быть использован в самых различных областях — от создания более эффективных самолетов и более умных ИИ до прогнозирования климата и моделирования экономики с помощью новых нейросетей. ?/

Алгоритм уже был протестирован на анализе взаимодействия хищников и жертв в природе и климатических изменениях в регионах.

Код SURD открыт для использования, что позволяет любому ученому и исследователю применять его в своих работах.

Источник: www.nature.com

Комментарии: