ИИ Google Авиабилеты начал прогнозировать задержки авиарейсов

“Заглядывания в будущее” в этом нет, о предстоящем рейсе программа не знает ничего, прогноз основывается на предыстории, т.е. на известных из прошлого фактах, когда данный рейс задерживался. Тем не менее даже такой подход способен выявить повторяющиеся паттерны, если они были. Например, что если рейс выпадает на четверг, то он задерживается чуть ли не каждый раз.

Если ИИ считает, что вероятность задержки рейса больше 80%, то об этом сообщают пользователю. Интересно, не будут ли теперь расти показатели задержек. Что будет, если всем пассажирам пообещают задержку, но рейс всё же состоится вовремя, несмотря на прогноз? Сколько пассажиров приедут в аэропорт позднее и тем самым внесут свою личную лепту в формирование задержки уже по вине ИИ?

Понимая это, разработчики Google напоминают, что на рейс следует приходить заблаговременно, не особенно полагаясь на прогнозы алгоритма. А мне кажется, что в прогнозе стоило бы опираться не только на данные о предыстории конкретного рейса, но также на другие доступные данные, прежде всего — на текущее состояние погоды, её прогноз на ближайшие часы, а также на данные о задержках рейсов, которые непосредственно предшествуют прогнозируемому.

 

ИИ ускорит разработку антибиотиков

Российские и американские учёные совместно разрабатывают метод быстрого поиска новых антибиотиков. В его основе — алгоритм VarQuest на основе нейросети, призванный ускорить поиск новых формул антибиотиков. Это очень актуальная задача, ведь в последние годы появляется всё больше устойчивых к антибиотикам бактерий.

Новый метод основан на наработках учёных из Центра алгоритмической биотехнологии Санкт-Петербургского госуниверситета под руководством Павла Певзнера и ассистент-профессора Университета Карнеги-Меллон, США, Хосейна Мохимани. Искин сравнивает базу данных о химических структурах известных биологически активных соединений и данные масс-спектрографических замеров производимых микроорганизмами веществ (доступны на платформе GNPS). Выбираются вещества, похожие на уже изученные аналоги; среди них могут быть те, что более эффективны, чем их предшественники.

Алгоритм уже проанализировал на порядок больше формул антибиотиков, чем человечество открыло с момента открытия пенициллина Флемингом в 1929 году. Возможно это позволит хоть как-то противостоять заболеваниям, вызываемым устойчивыми к известным антибиотикам штаммам бактерий.

 

ИИ поможет станцевать музыку

Любопытная разработка от японской Yamaha, известной помимо прочего музыкальными инструментами. Компания представила искин, который трансформирует движения танцора в звуки фортепиано.

Известный танцор Кайджи Морияма исполняет свою партию, закрепив на спине, запястьях и ногах датчики различного типа — они считывают движения танцора в пространстве, а ИИ интерпретирует эту информацию в мелодии, собираемые из “кирпичиков”, хранящихся в базе данных MIDI. Непосредственно за звук отвечает электронное пианино Yamaha Disklavier.

 

Новые китайские миллионы для разработок в области ИИ

Что для вас такое компания Foxconn? Крупный сборщик различных гаджетов, получивший известность тем, что ей доверила сборку своих изделий компания Apple? Или вы вспомните о череде самоубийств её сотрудников, связанных с массовыми увольнениями после не менее массового внедрения на предприятия компании промышленных роботов?

Между тем Foxconn — это больше, чем только качественная сборка. На днях компания заявила о планах инвестирования $342 млн в ИИ и в промышленный IoT. Компания уже занимается разработками в области ИИ, но планирует расширить это направление.

 

На букмекерском рынке идёт война ИИ игроков и букмекерских контор

Букмекерский рынок — один из консервативных. Но и здесь невозможно сопротивляться научно-техническому прогрессу. Уходит в прошлое традиционная модель, основанная на использовании аналитиков-людей, которые определяют коэффициенты для приёма ставок на исход тех или иных событий, например, спортивных матчей.

Тому есть объективная причина — игроки вовсю начали использовать нейросети и другие методы построения ИИ для прогнозирования исходов событий. И делать ставки на основе этих прогнозов. Зачастую эти ИИ дают прогнозы более точные, чем люди, прогнозирующие коэффициенты, а значит, букмекеры начали системно проигрывать.

К счастью для этой отрасли, у неё есть два варианта ответа. Во-первых, как сейчас делают многие конторы, можно разработать собственные ИИ, которые ускорят и улучшат расчёты “линии”, то есть коэффициентов на исходы событий. Во-вторых, можно нарастить маржу прибыли конторы, которая, как правило, заложена в размер ставки. Эта маржа сглаживает ущерб от недостаточно грамотного прогнозирования и расчётов линии.

Ещё одна отрасль, где вскоре вместо взаимодействия человек-человек (интеллект-интеллект) мы будем наблюдать взаимодействие ИИ-ИИ. Что же останется делать людям, не участвующим в разработках ИИ?

+ +