Afetleri tahmin etmek için bir yazılım. Microsoft'a göre gelecek
Geçmiş olaylara dayanarak geleceği tahmin edebilir misiniz? Bazı durumlarda, belirli koşullar altında tekrarlanabilecek davranış kalıpları olduğundan, durum böyleymiş gibi görünür. Bu, geçmişten gelen bilgilere dayanarak afetleri tahmin edebilen bir teknoloji geliştiren Microsoft ve Technion'un (İsrail Teknoloji Enstitüsü) inancıdır.
New York Times'taki makaleleri ve çevrimiçi olarak bulunan 90'a kadar farklı kaynağı kullanan yeni yazılımı kullanarak salgın hastalıklar, doğal afetler ve şiddetle ilgili uyarılar yayınlayabilirsiniz, böylece sonuçlarından kaçınabilmek veya sonuçlarını hafifletebilmek.
New York gazetesi ile ilgili olarak 22 yaşındaki makaleler kullanılmıştır ve diğer kaynaklar şunlardır: DBPedia, WordNet ve OpenCyc. Microsoft Research'ün eş direktörü Eric Horvitz'in sözleriyle, sistem bir gün STK'ların ve diğerlerinin hastalık salgınları veya diğer sorunlarla mücadelede daha proaktif olmalarına yardımcı olabilir.
Sistem, geçmiş verilerle test edildiğinde harika sonuçlar verdi. Örneğin, 2006 yılında Angola'daki kuraklık raporlarından, önceki olaylar sisteme kolera salgınlarının kuraklıktan sonraki yıllarda daha olası olduğunu öğrettiğinden, Afrika ülkesinde olası kolera salgınları hakkında bir uyarı çıkarılmıştır.
Hastalık, şiddet ve önemli ölümlerin sayısına ilişkin benzer testlerde, sistem uyarıları %70 ile %90 arasında doğru olmuşturdurumlar. Bunlar çok yüksek yüzdeler.
Horvitz, performansın daha rafine bir versiyonun gerçek dünya ortamlarında kullanılabileceğini önermek için yeterince iyi olduğunu belirtti. afet durumunda insani yardımın planlanması ve hazırlanması görevleri.
Çeşitli kaynaklardan çapraz referanslı bilgilerin kullanılması bir haber makalesinde bulunmayan değerli bir bağlam sağlar ve bunun için gereklidir diğerlerinden önce gelen olayların genel kurallarını öğrenin.
Örneğin, sistem, Ruanda ve Angola şehirlerindeki olaylar arasındaki bağlantıları anlayabilir, her iki ülkenin de içinde bulunduğu gerçeğine dayanarak Afrika, benzer bir GSYİH'ye ve diğer faktörlere sahiptir. Bu yaklaşım, yazılımın, kolera salgınlarını tahmin ederken, bir şehrin ülkesi veya konumu, suyla kaplı arazi oranı, nüfus yoğunluğu, GSYİH ve önceki yıl kuraklık olup olmadığının dikkate alınması gerektiği sonucuna varmasına yol açtı.
geçmişten gelen bilgilere dayalı tahminler oluşturma fikri yeni değil, benzer teknikleri kullanan şirketler zaten var. müşterileri arasında devlet istihbarat departmanlarının da bulunduğu bilgi ve çevrimiçi beyanlar hakkında.
Bu makaleyi yazarken, çeşitli kaynaklardan alınan çapraz referanslı bilgilerin borsaların davranışları hakkında tahminlerde bulunmak için de kullanıldığını duyduğumu hatırladım.
Microsoft'un bu araştırmayı ticarileştirme planı yok, bunu memnuniyetle karşılıyorum çünkü bilgi olağanüstü bir güç kaynağıdır ve araçlar harika olabilir veya şeytani, onları kimin kullandığına bağlı olarak.
Proje devam edecek, daha fazla dijital gazete ve kitap içerecek, daha iyi tahminlerin güvenilir olmasını sağlayacak şekilde sistemi daha da iyileştirecek .
Aracıyla | MIT Teknoloji İnceleme Resmi | Amit Chattopadhyay, Michael Gray, Ciprian Popescu Xataka Pencerelerinde | Microsoft'a göre gelecek
