Programa del MIT predice con precisión lo que está por venir.

Los investigadores del MIT (Instituto Tecnológico de Massachusetts) han introducido recientemente un dispositivo que permite a los clientes sin experiencia trabajar con marcos de conciencia confusos creados por el hombre, por ejemplo, los que se utilizan hoy en día para prever el avance de la bolsa de valores, el clima o la probabilidad de crear infecciones.

Los dispositivos de presciencia más sólidos que tenemos hoy en día dependen de agrupaciones de información adquirida a partir de las percepciones que hacemos a lo largo de un marco temporal determinado. En el momento en que examinamos el avance de la infección de un paciente o el flujo comercial de un artículo en un almacén generalista, obtenemos un montón de información que, cuando se maneja, nos permite evaluar lo que podría ocurrir de inmediato. Esta información se obtiene progresivamente en mayores cantidades y, por consiguiente, es más difícil de procesar que en cualquier otro momento de la memoria reciente, por lo que en el siglo XXI utilizamos complejos cálculos de IA que realizan las estimaciones por nosotros.

Como indican los especialistas del MIT, su nuevo dispositivo facilita considerablemente esta tarea y nos permite hacer nuestras propias expectativas sin pasar por el sistema de aprendizaje de esta innovación. El nuevo marco, dicen sus creadores, es más exacto y competente que otros marcos desarrollados en lo que respecta a la previsión de las cualidades futuras y a rellenar los huecos de datos dentro de una cadena de información.

La prueba que el grupo se ha propuesto ahora es hacer que este cálculo funcione también en series temporales multivariantes. Estas colecciones informativas multivariadas para la situación, por ejemplo, de un meteorólogo serían las que se obtienen con las variedades que han sucedido durante un tiempo determinado en la temperatura, el punto de rocío o el desarrollo de las nubes. La solución encontrada por el grupo del MIT consiste en apilar los diferentes marcos de información individual y considerarlos como si fueran una red solitaria mucho más grande (mSSA) sobre la que se puede aplicar SSA.

Los científicos garantizan que el marco posterior es realmente viable en las previsiones a la vista de la información de series temporales multivariantes. "A pesar de que la información de series temporales es progresivamente alucinante, este cálculo puede captar con éxito cualquier estructura de series temporales. Parece que hemos dado con el punto focal adecuado para echar un vistazo a la complejidad del modelo de información de series temporales", afirma el especialista central de la tarea, Devavrat Shah.

Anticipar el futuro de inmediato: El grupo ha determinado que un cliente que ha introducido tspDB sobre un conjunto de datos actuales puede realizar una consulta de expectativas en unos 0,9 milisegundos. Los analistas garantizan que esto permitiría a cualquier persona tener la opción de anticipar los costes futuros de las acciones en sólo un par de momentos, independientemente de que una parte de la información esté ausente. Además, el grupo afirma que el marco da los resultados en tramos de certeza que consolidan un nivel de vulnerabilidad de las expectativas en su dirección independiente. Algo que, expresan, es de increíble ayuda para los no ilustrados en este tipo de marco.

El grupo está trabajando a partir de ahora en la utilidad y facilidad de uso del marco y están buscando nuevos cálculos que sean viables. Uno de sus objetivos es tener la opción de permitir que se añadan cambios puntuales en la forma de comportarse de las series de información y que, en consecuencia, el marco los reconozca y los recuerde para sus previsiones. "Nuestro mayor objetivo es hacer que tspDB progrese como un marco de código abierto de uso general", dice Shah. "La información de las series temporales es vital, y esta es una idea maravillosa para ensamblar funcionalidades de previsión directamente en el conjunto de datos. Nunca se ha hecho, y esa es la razón por la que tenemos que asegurarnos de que el mundo se lo proponga."