Опасные скопления людей научились предсказывать по поисковым запросам
В лаборатории поисковой компании Baidu создали систему машинного обучения, которая умеет заранее оценивать риск возникновения большого скопления людей, которое может привести к негативным последствиям, таким как травмы или даже смерть. Об этом сообщает MIT Technology Rewiev, статья авторов доступна на сайте arXiv.org.
Сотрудники китайской компании Baidu обучили систему прогнозировать возникновение опасного скопления людей при помощи алгоритма
решений. Для обучения они взяли данные о шести «точках интереса» в Пекине (места проведения общественных мероприятий, достопримечательности или транспортные узлы), а также онлайн запросы пользователей на карте.
На основании информации, собранной за 60 дней до проведения реальных массовых мероприятий в выбранных местах, исследователи научили систему предсказывать, когда в них соберется опасно большое количество людей. В итоге, предсказания согласовывались с действительными данными с точностью до одного часа.
Специалисты планируют при помощи данной технологии предупреждать пользователей о возможном скоплении людей за несколько часов. На данный момент у компании уже имеются карты, на которых можно увидеть, как много людей находится в выбранной точке. Сотрудники Baidu отмечают, что информация о перемещении пользователей получается анонимно, поэтому не может быть использована для слежки за отдельным человеком.
Ранее ученые
машинного обучения, которая может находить «пьяные» записи в Twitter, а также вычислять по их тексту, где именно пьют пользователи в данный момент. При помощи SVM-машины исследователи не только смогли определить, какие твиты были написаны пьяными людьми, но и составить карту наиболее популярных мест употребления алкоголя.
Определение субъективной ценности продукта питания происходит с участием орбитофронтальной коры, причем суждение о ценности выносится на основании оценки отдельных его свойств. Это подтвердила американо-японская команда ученых, которая также установила, что на субъективную ценность еды влияет содержание в ней макронутриентов и витаминов. Результаты опубликованы в журнале Nature Neuroscience.