دانشمندان یک سیستم هوش مصنوعی نوآور را توسعه داده‌اند که قابلیت پیش‌بینی نقاط تاجی آشفتگی در سامانه‌های پیچیده را دارد. این تکنولوژی انقلابی را به‌کار برده تا با دقت بی‌سابقه، فروریزش‌های اکولوژیکی، بحران‌های مالی، بیماری‌های واگیر، و قطع برق را پیش‌بینی کند.
نقاط تاجی نقل شتابی را نشان می‌دهد که سیستم‌های محلی یا محیط آن‌ها را به حالت‌های نامطلوبی هدایت می‌کنند که دشوار به برگشتن به حالت اولیه آن‌ها است. به عنوان مثال، فروپاشی شیت یخ گرینلند ممکن است منجر به کاهش بارش برف در شمالی‌ترین نقطه جزیره، افزایش تند در سطح دریا، و خسارت‌های اصلاح‌ناپذیر در بخش‌های مهم شیت شود.
قبلاً، محققان بر مدل‌های ساده محاسباتی مبتنی بر آمار به منظور ارزیابی انطباق و پایداری سیستم‌ها اعتماد می‌کردند. با این حال، نتایج چنین روش‌های آماری به دلیل طبیعت پیچیده رویدادها اغلب نامشخص بود. برای بهبود پیش‌بینی ترانزیسیون‌های خطرناک، دانشمندان دو نوع مختلف از شبکه‌های عصبی یا الگوریتم‌ها را ترکیب نمودند که روش‌های پردازش اطلاعات مغز را تقلید می‌کرد.
با توجه به دشواری پیش‌بینی نقاط تاجی و دانستن کجا باید برای پیدا کردن آن‌ها نگاه کرد به دلیل داده‌های واقعی کم در مورد ترانزیسیون‌های اساسی ناگهانی، محققان به لحظات حیاتی در سیستم‌های تئوریکی ساده برای آموزش مدلشان روی آوردند، به عنوان مثال، اکوسیستم‌های مدل و ساعت‌های ناهمگامی که در طول زمان همگام می‌شوند.
نویسنده اصلی مطالعه، استاد گان یان از دانشگاه تسینگ‌هوا در چین، بر اهمیت پیش‌بینی ترانزیسیون‌های ناگهانی به مدت زمان کافی برای آماده شدن و احتمالاً جلوگیری از این تغییرات که منجر به کاهش دوام آن‌ها خواهد شد، تاکید کرد. اگرچه پیش‌بینی چنین سیستم‌های پیچیده امری چالش برانگیز است، به‌کارگیری هوش مصنوعی به منظور پیش‌بینی امور نیازمند قدرت عظیمی است.
واضح است که استفاده از هوش مصنوعی می‌تواند در پیش‌بینی رویدادهای غیرقابل پیش‌بینی و آماده شدن برای تأثیر آن‌ها بسیار موثر باشد. این رویکرد نوآورانه یک گام مهم در زمینه تحلیل پیش‌بینی است و می‌تواند توانایی ما در پیش‌بینی و پاسخ به بحران‌های غیرمنتظره را به‌طور قابل توجهی بهبود دهد.
سیستم هوش مصنوعی جدید پیش‌بینی رویدادهای ناگوار با الگوریتم‌های پیشرفته را بهبود می‌بخشد
در زمینه پیش‌بینی رویدادهای ناگوار، توسعه سیستم‌های هوش مصنوعی نوآور عده‌ای از توانایی‌های پیشگویانه پیشرفته را فراهم می‌کند. چگونه این سیستم هوش مصنوعی جدید از روش‌های پیش‌بینی سنتی متمایز می‌شود؟ در حالی که رویکردهای پیشین بر مدل‌های آماری ساده تکیه می‌کردند، تکنولوژی جدید پیچیدگی شبکه‌های عصبی را دربرگیرد تا دقت پیش‌بینی‌های مربوط به نقاط تاجی ناگوار را افزایش دهد.
یکی از سوالات کلیدی که پیش می‌آید این است چه عوامل اضافی به کارایی سیستم هوش مصنوعی در پیش‌بینی رویدادهای ناگوار کمک می‌کنند؟ این سیستم هوش مصنوعی جدید داده‌ها را از لحظات حیاتی در سیستم‌های تئوریکی ساده برای آموزش الگوریتم‌های خود به‌کار می‌برد که به محققان اجازه می‌دهد ترانزیسیون‌های اساسی پیش‌بینی و شبیه‌سازی کنند. با بهره‌گیری از روش‌های پردازش اطلاعات الهام گرفته از مغز انسان، این سیستم می‌تواند الگوها و نشانه‌های نازکی را که ممکن است نشانه‌دهنده رویدادهای ناگوار آینده باشند، شناسایی کند.
چه چالش‌های اصلی با استفاده از هوش مصنوعی برای پیش‌بینی رویدادهای ناگوار وجود دارد؟ یکی از چالش‌های اصلی در فقدان داده‌های واقعی درباره ترانزیسیون‌های ناگهانی بحران‌ه‌انگیز افزاری است، که باعث سختی در شناسایی نقاط مورد پیش‌بینی می‌شود. علاوه بر این، پیچیدگی سیستم‌های پویا یک چالش برای پیش‌بینی دقیق نقاط تاجی است. محققان به‌صورت دائم الگوریتم‌های هوش مصنوعی را به بهبود گذرانند تا این موانع را غلبه کرده و دقت پیش‌بینی‌ها را افزایش دهند.
ڢرفت از تکنونی پردیکتیو برای پیش‌بینی رویدادهای ناگوار چیست؟ یکی از مزایای این سیستم توانایی تحلیل مقدار عظیم داده و شناسایی آرمانی‌هایی راست نبد تحلیل‌گران انسانی که می‌توانست به طور کامل افزایش قابلیت‌های هشداردهی زودهنگام باشد، است. با توجه به هوش مصنوعی همچنین نگرانی‌هایی در مورد تحلیل‌های نگرایانه داده و امکان پیش‌بینی‌های اشتباهی را ایجاد می‌کند اگر الگوریتم‌ها به درستی تنظیم نشوند.
در پایان، دامنه الگوریتم‌های هوش مصنوعی پیشرفته در تجزیه‌وتحلیل پیشگویانه یک پیشرفت قابل توجه در توانایی ما برای پیش‌بینی و آماده شدن برای رویدادهای ناگوار را محکم‌تر نشان می‌دهد. هر چند چالش‌ها همچنان در به‌صورت اصلاحی در دقت پیش‌بینی و نگرانی از نگاه به نگر‌ها وجود داشته باشد، مزایا احتمالی زودهنگام دستیابی و مختصری به رویدادهای ناگوار بسیار گسترده هستند.
پیشنهاد شده یک لینک مرتبط: موسسه آلن تورینگ
iframe]https://www.youtube.com/embed/JlwqJZNBr4M[/embed]
The source of the article is from the blog myshopsguide.com