Một phần mềm dự đoán thiên tai. Tương lai theo Microsoft

Bạn có thể dự đoán tương lai dựa trên các sự kiện trong quá khứ không? Trong một số trường hợp, có vẻ như đúng như vậy, vì có những kiểu hành vi có thể được lặp lại trong một số trường hợp nhất định. Đây là niềm tin của Microsoft và Technion (Viện Công nghệ Israel), đang phát triển công nghệ có khả năng dự đoán thảm họa, dựa trên thông tin từ quá khứ.

Sử dụng phần mềm mới sử dụng các bài báo từ New York Times và tối đa 90 nguồn khác nhau có sẵn trực tuyến, bạn có thể đưa ra cảnh báo về dịch bệnh, thiên tai và bạo lực, do đó có thể tránh hoặc giảm bớt hậu quả của nó.

Về tờ báo New York, Các bài báo 22 năm tuổi được sử dụng, và các nguồn khác bao gồm: DBPedia, WordNet và OpenCyc. Theo lời của Eric Horvitz, đồng giám đốc bộ phận Nghiên cứu của Microsoft, hệ thống này một ngày nào đó có thể giúp các tổ chức phi chính phủ và những tổ chức khác chủ động hơn trong việc chống lại sự bùng phát dịch bệnh hoặc các vấn đề khác.

Hệ thống đã mang lại kết quả tuyệt vời khi được thử nghiệm dựa trên dữ liệu lịch sử. Ví dụ: từ các báo cáo về hạn hán ở Ăng-gô-la năm 2006, một cảnh báo đã được đưa ra về khả năng bùng phát dịch tả ở quốc gia châu Phi này, vì các sự kiện trước đó đã dạy cho hệ thống rằng dịch tả có nhiều khả năng bùng phát hơn trong những năm sau hạn hán.

Trong các thử nghiệm tương tự về bệnh tật, bạo lực và số ca tử vong nghiêm trọng, cảnh báo hệ thống có độ chính xác từ 70% đến 90%trong số các dịp. Đây là những tỷ lệ phần trăm rất cao.

Horvitz đã tuyên bố rằng hiệu suất đủ tốt để gợi ý rằng một phiên bản tinh tế hơn có thể được sử dụng trong môi trường thế giới thực, để trợ giúp trong nhiệm vụ lập kế hoạch và chuẩn bị viện trợ nhân đạo trong trường hợp thiên tai.

Việc sử dụng thông tin tham khảo chéo từ nhiều nguồn khác nhau cung cấp bối cảnh có giá trị không có trong một bài báo, và cần thiết cho tìm ra quy luật chung của các sự kiện xảy ra trước các sự kiện khác.

Ví dụ: hệ thống có thể suy ra mối liên hệ giữa các sự kiện tại các thành phố của Rwanda và Angola, dựa trên thực tế là cả hai quốc gia đều ở Châu Phi, có GDP tương tự và các yếu tố khác. Cách tiếp cận này khiến phần mềm kết luận rằng, khi dự đoán các đợt bùng phát dịch tả, người ta nên xem xét quốc gia hoặc vị trí của thành phố, tỷ lệ diện tích đất được bao phủ bởi nước, mật độ dân số, GDP và liệu có hạn hán vào năm trước hay không.

Ý tưởng thiết lập dự đoán dựa trên thông tin từ quá khứ không phải là mới, đã có những công ty sử dụng các kỹ thuật tương tự dựa trên về thông tin và báo cáo trực tuyến, khách hàng của họ bao gồm các cơ quan tình báo của chính phủ.

Trong khi viết bài này, tôi nhớ đã có lần nghe nói rằng việc sử dụng thông tin tham khảo chéo từ nhiều nguồn khác nhau cũng được sử dụng để đưa ra dự đoán về hành vi của thị trường chứng khoán.

Microsoft không có kế hoạch thương mại hóa nghiên cứu này, tôi hoan nghênh vì thông tin là một nguồn sức mạnh phi thường và các công cụ có thể rất tuyệt vời hoặc ma quỷ, tùy thuộc vào người sử dụng chúng.

Dự án sẽ tiếp tục, bao gồm nhiều báo và sách được số hóa hơn, tiếp tục tinh chỉnh hệ thống để có thể đưa ra các dự đoán đáng tin cậy hơn .

Via | Hình ảnh Đánh giá Công nghệ MIT | Amit Chattopadhyay, Michael Gray, Ciprian Popescu Trong Xataka Windows | Tương lai theo Microsoft