חוקרי מיקרוסופט והטכניון: ידיעות חדשותיות וויקיפידיה יכולים לסייע בחיזוי אסונות
חוקרים ממיקרוסופט בארה”ב ומהטכניון בחיפה עובדים על פיתוח תוכנה שתוכל לסייע בחיזוי אסונות טבע, אלימות גוברת, מגיפות, אי שקט חברתי ועוד אירועים שהתוצאה שלהם היא מוות המוני. החוקרים מנתחים חדשות מאתרי חדשות שונים באינטרנט וכן מויקיפדיה ומאתרים כגון DBpedia.
התוצאות פורסמו ב-MIT TECGHNOLOGY REVIEW
בדיקות שערכו אנשי כתב העת לתוכנה הראו כי ניתן היה לזהות אותות החוזים את האסונות ב-70-90% מהזמן.
לא מדובר בטכניקה חדשה, אך מה שחדש במחקרים של קירה רדינסקי מהטכניון ואריק הורוביץ מקבוצת המחקר של מיקרוסופט ברדמונד, זו הפעם הראשונה שבה כל כך הרבה מקורות מידע שימשו לשיפור המערכת ולהפיכתה לגמישה. בארה”ב משתמשות יחידות משטרה באלגוריתמים לארכוב במטרה לחזות אירועי פשע.
במאמר המדעי שכותרתו: “כריית מידע לצורך חיזוי אירועים עתידיים” כותבים ראדינסקי והורוביץ: “מעבר להתרעה לקראת מצבים שדורשים פעולה, מודלי חיזוי יכולים לסייע להסיק מסקנות, כאשר הנתונים מנוגדים לציפיות המומחים”. לדביריהם המחקר שלהם אמור להניע מחקר נוסף בכיוון של הסתמכות על נסיון העבר וידע אנושי כדי לספק תחזיות חיוניות אודות אירועים עתידיים ואפשרות להתערב בהם.”
התוכנה הצליחה לזהות התפרצויות כולרה באנגולה באמצעות ניתוח ידיעות על הבצורת שפקדה את המדינה ב-2006 וסופות באפריקה שהתרחשו בתחילת 2007. זאת לאחר שגם במקרים אחרים, לאחר אסונות בקנה מידה כזה, התרחשה מגיפת כולרה, גם בהסטוריה של אנגולה עצמה וגם באזורים אחרים בכדור הארץ.
לצורך הבדיקה הם השתמשו בארכיון הניו יורק טיימס (מ-1986 עד 2007) ועל מידע מהרשת. בין האתרים DBpedia המספק נתונים מובנים הלקוחים מתוך מאמרי ויקיפדיה.
מקורות אחרים המשמשים להתייחסות לתוכנה ובהם WordNet כך שהתוכנה תוכל להבין את משמעות המאמרים, והמידע הכללי של ההקשר שנועד להרחיב את התוכנה במסגרת פרויקט התמונה המלאכותית OpenCyc.
אנשי MIT כותבים: “כל המידע מספק הקשר יקר ערך שלא רק שאינו נמצא במאמרי החדשות, והוא חיוני כדי להבין את הכללים של אירועים החוזים אירועים אחרים.”
נכון לעכשיו, אין תוכניות להפוך את המערכת למסחרית וכי הפרויקט עדיין נמשך.
4 תגובות
עדיף שיוציאו את הכסף על מנת למנוע את האסונות ולא על מנת לחזות אותן
זה אוליי אפשרי אבל בעוד 100-200 שנים
מזכיר קצת את ספריו של אסימוב ששם יש חיזוי ההסטוריה עם תרמודינמיקה + פסיכולוגיה. כאן להבדיל השיטה שונה אבל המטרה זהה. מדובר על חיזוי המבוסס על תנודות סביב הערך הממוצע. נניח היפותטית הממוצע ידוע. אז אם הסטטיסטיקה נטתה בעבר לצד ימין לממוצע בשיעור מסויים ביא תיטה לצד שמאל בשיעור דומה.איך אני יודע? לכל המקפצים: כי אני מכיר שיטות חיזוי מבוססות כריית מידע. אני עוסק בלימודי במבינה מלאכותית (AI, ANN) וחלק מהאלגוריתמים שם הם של data mining.
הספר “נגד האלים” נותן הסבר עממי למודל הסטטיסטי שעל בסיסו לדעתי המפתחים למעלה.
אלגוריתמים מדוייקים יותר, חוזים את תזוזת הממוצע בציר הזמן. כי נניח שחזינו סביב ערך לא נכון
למשל מתי למכור מנייה, נפסיד את כל הונינו בשעה שמדובר בשינוי מגמה דרסטי וערך הממוצע נע כלפי מטה. למודל כזה חסרונות: הוא טוב בעיקר לים שקט. ישנם מודלים אחרים שטובים לים סוער וסוער במיוחד.