ИИ плохо предсказывает экстремальную погоду. В чем проблема
. Ученые рекомендуют гибридный подходScience Advances: ИИ плохо предсказывает экстремальную погоду
Ученые выяснили, что искусственный интеллект плохо предсказывают экстремальную погоду. В рамках эксперимента исследователи сравнили ведущие ИИ-модели с системой High Resolution Forecast (HRES), одной из лучших в мире физически обоснованных систем прогноза. Результаты опубликовали в журнале Science Advances.
В рамках эксперимента ученые использовали нейросети GraphCast, Pangu-Weather и Fuxi. Специалисты собрали данные об экстремальной жаре, холодах и ветре за 2018 и 2020 годы. После этого эксперты проверили, насколько точно HRES и ИИ-модели предсказывали реальные погодные условия.
Эксперимент показал, что в обычные дни нейросети давали прогнозы точнее и быстрее чем HRES. Однако при рекордных событиях классическая модель обходила ИИ по всем показателям. Причем чем сильнее был побит рекорд, тем хуже становился прогноз нейросетей.
«Наши результаты неизменно показывают, что современные модели ИИ уступают HRES в прогнозировании рекордных событий. Они, как правило, недооценивают интенсивность и частоту рекордов жары, холода и скорости ветра», — говорится в исследовании.
Подобные результаты специалисты объясняют тем, что HRES опирается на законы физики. Это позволяет системе предсказывать беспрецедентные ситуации. В свою очередь, ИИ-модели обучаются на прошлых данных. Встречаясь с редкими событиями, нейросети пытаются приблизить прогноз под более типичные значения.
Ученые предлагают использовать гибридный подход. Он должен сочетать скорость ИИ и фундаментальные законы физики.
Алгоритм, определяющий депрессию
Ученые из Российского экономического университета (РЭУ) имени Г.В. Плеханова вместе с коллегами создали вычислительную систему, которая позволяет с 86-процентной точностью отличать пациентов с депрессией. Алгоритм использует снимки МРТ.
Исследователи сравнили снимки МРТ 70 пациентов с диагнозом «большое депрессивное расстройство» и 70 здоровых участников. У специалистов получилось добиться точности 86% при различии здоровых людей и пациентов с депрессией, в то время как традиционные методы исследования показывают точность около 50%.
Новый подход указал 20 основных связей, играющих роль в развитии депрессии. Традиционные методы смогли выявить лишь пять из них.
