Ученые MIT нашли способ делать более точные прогнозы
Исследователи Массачусетского технологического института (MIT) разработали новый метод оценки пространственных прогнозов, который может существенно повысить точность предсказаний в различных областях – от прогноза погоды до оценки загрязнения воздуха.
Команда ученых обнаружила, что традиционные методы валидации могут давать серьезные ошибки при решении задач пространственного прогнозирования. Как объясняет Тамара Бродерик, доцент кафедры электротехники и информатики MIT, проблема заключается в неверных предположениях о природе данных.
Классические методы исходят из того, что данные для валидации и тестирования независимы и одинаково распределены. Однако в пространственных задачах это часто не так. Например, датчики загрязнения воздуха EPA размещаются с учетом расположения других датчиков, а данные из городских и сельских районов могут иметь разные статистические характеристики.
Новый метод MIT основан на предположении о плавном изменении данных в пространстве. «Уровни загрязнения воздуха вряд ли будут драматически меняться между двумя соседними домами», – поясняет Бродерик. Этот подход оказался более точным в большинстве экспериментов, включая прогнозирование скорости ветра в аэропорту О’Хара в Чикаго и температуры воздуха в пяти метрополиях США.
Технология может найти широкое применение в различных областях:
— Климатология (прогнозирование температуры поверхности моря)
— Эпидемиология (оценка влияния загрязнения воздуха на заболевания)
— Метеорология (прогноз погоды)
— Экологический мониторинг
Исследование, поддержанное Национальным научным фондом и Управлением военно-морских исследований, будет представлено на Международной конференции по искусственному интеллекту и статистике.
