IT-оракул для Сочи-2014 - «Спорт»

В Пермском университете создали нейросеть, способную максимально точно спрогнозировать, какие места займут сборные разных стран на предстоящей Олимпиаде в Сочи.«Результаты зимней Олимпиады уже известны», – гордо говорят математики из Прикамья. Свое сенсационное заявление они основывают на изобретенной ими методике нейросетевого моделирования. Искусственный интеллект проанализировал критерии успешности национальных сборных за последние 40 лет и выполнил прогнозы. «Если объяснять проще, то нейронные сети (искусственный интеллект) выполнены по образу и подобию мозга. Они способны обрабатывать информацию, после чего извлекать новые знания и закономерности. Это современные технологии», – говорит Леонид Ясницкий, профессор кафедры прикладной математики и информатики ПГНИУ. За основу были взяты такие факторы, как место проведения Олимпиады, население стран-участниц, ВВП на душу населения, снежный покров, место на прошлых соревнованиях и многие другие. Сначала нейронная сеть была проверена на предыдущих играх в Ванкувере. Искусственный интеллект не ошибся: почти все результаты были верными. И гадать не надо! Программа, обученная под руководством студента мехмата Ильи Павлова, выдает список команд-победителей в неофициальном медальном зачете на зимней Олимпиаде. Первое место займет США – у них больше всего шансов на победу. За Америкой следуют Германия и Канада. Россия по прогнозам займет только четвертую позицию. Далее – Норвегия, Австрия и Финляндия. По словам Ясницского, результат на 100% будет совпадать, за это он ручается. Кроме того, нейросеть показывает закономерности, которые обнаружила во время анализа. Так, если бы Олимпиада была не в Сочи, а в Хельсинки, то Финляндия могла подняться до шестой строчки в общекомандном первенстве. «Почему бы не использовать полученные искусственным интеллектом данные для реальной пользы? Взять тех же наставников и их подопечных: на что следует обратить внимание, как нужно тренироваться спортсменам, – все это будет наглядно показываться на экране монитора», –предлагает ученый. Минус четыре равно плюс девять Студентка мехмата Ольга Внукова обучила нейросеть прогнозировать результаты в мужском фигурном катании-2014. Там уже анализируются более индивидуальные критерии каждого спортсмена: вес, рост, когда человек начал заниматься спортом, количество медалей, а также технические моменты: вращение, прыжки, травмы. Искусственный «мозг» показал, что в Сочи больше всего шансов на победу у канадского фигуриста Патрика Чана. А Евгений Плющенко претендует лишь на серебро. Однако компьютер добавил, что уменьшение веса на 4 кг может повысить результат россиянина на 9%. Всего пермские ученые создали более 70 успешных проектов, связанных с искусственным интеллектом. Применение технологии просто колоссально: медицинская сфера, учебная деятельность («Поступит ли студент на мехмат»), социальная сфера («Способен ли человек занимать руководящую должность, быть бизнесменом, ученом»), экономика, политика и так далее. Нет поддержки Однако, как сетует профессор Ясницкий, государство не особо поддерживает начинания, касающиеся развития и применения методов искусственного интеллекта. «Вопросы финансирования крайне важны для нас. У нас столько идей, удачных проектов, а до реального внедрения доходит только десятая доля из них. Я хочу сказать, что мы не единственные разработчики нейросетей. В мире их применяют во многих успешных проектах. И они успешно работают!», – говорит Ясницкий. На вопрос, почему студенты не используют свои прогнозы для ставок в букмекерских конторах, доктор наук лишь посмеялся.