Если раньше big data и искусственный интеллект угрожали преимущественно офисным сотрудникам и работникам в сфере обслуживания, то теперь технологии замахнулись на святое. отбирая хлеб у медиумов, экстрасенсов и прочих ребят, которые зрят в будущее. Ученые из университета Кордовы смогли уменьшить количество входящих данных для того, чтобы делать точные прогнозы в различных сферах деятельности человека - то есть, практически предсказывать будущее. Технологию демонстрируют на примере сельского хозяйства - уже сейчас big data видит последствия использования тех или иных пестицидов или выращивания определенных сортов зерновых. Но развитие технологии предполагает ее использование везде - от медицины до астрономии.

Когда имеешь дело с большими данными, для точности результата можно использовать два подхода: либо улучшать мощность компьютер (что невероятно дорого), либо уменьшать количество входящих данных - именно этот путь выбрали ученые исследовательской группы KIDS из Департамента компьютерных наук и численного анализа Университета Кордовы. Они смогли улучшить модели, которые одновременно прогнозируют несколько переменных на основе одного и того же набора входных данных, тем самым уменьшая размер данных, необходимых для точного прогнозирования того или иного события. Ученые решили, что иногда меньше это больше и убрали все лишние данные на входе, то есть те, которые являются избыточными или «шумными», и поэтому не вносят никакой полезной информации для создания лучшей прогностической модели.

Таким образом, ученые разработали методику, которая может рассказать, какой набор примеров необходим, чтобы прогноз был не только надежным, но и максимально эффективным. В некоторых базах данных получилось использовать менее половины исходных данных, не теряя точности прогноза. Все это означает экономию энергии и денег при построении модели, поскольку требуется меньше вычислительной мощности. Кроме того, это также означает экономию времени, что интересно для приложений, работающих в режиме реального времени.