Unikornisvadászok

A módszerrel akár hatékonyabban előre jelezhető lehet egy újabb gazdasági világválság vagy éppen egy közelgő szívroham is. Az innováció számos tudományos, üzleti vagy egészségügyi területen jelenthet új lehetőségeket.

Az "Unikornisvadász", azaz anomáliadetekciós algoritmusokkal kapcsolatos tanulmány szerzői Benkő Zsigmond biofizikus, Bábel Tamás orvos és Somogyvári Zoltán, a Wigner Fizikai Kutatóközpont tudományos főmunkatársa. A tanulmány a Wigner Fizikai Kutatóközpont, Komputációs Tudományok osztályán folyó munka eredménye, ahol többek között olyan új számítógépes módszereket fejlesztenek, amelyek segítenek az információtengerben, a "big data" állományban megtalálni a rendkívüli és váratlan helyzetekre előre utaló adatokat.

A kutatók szerint mindennapi életünk általában kiszámíthatóan telik, azonban sokszor megtörténik a váratlan: kihagy alvás közben a szívverésünk, hó esik áprilisban, vagy beszakad a tőzsde, összeomlik a pénzpiac. "Ha minden váratlan fordulat nem is, de vannak olyan rendkívüli események, melyek a hétköznapi életünket leíró adatsorokon is nyomot hagynak", írják. Ezeket, mint a közleményben írják, sokszor egyszerű felismerni, egy tőzsdei összeomlás például "szabad szemmel" is észrevehető árfolyamingadozással jár, máskor azonban sokkal rejtettebbek, az EKG apró eltérései csak a szakembernek tűnnek fel.

Az ilyen, nem nyilvánvaló változások megtalálására anomáliadetekciós algoritmusokat használnak a nagy adatsorok elemzői. Egy ilyen algoritmust fejlesztettek ki a magyar kutatók, amely segíthet megjósolni, hogy mit hoz a jövő az élet és az üzleti világ számos területén.

A közlemény szerint a váratlan események sokszor nemcsak váratlanok, hanem ismeretlenek is, ezért felismerésük az automatikus módszerek számára komoly kihívást jelent. A Wigner Fizikai Kutatóközpont, Komputációs Tudományok osztályán dolgozó kutatók új, rendkívüli események felismerésére alkalmas módszerével azonban felfedezhetőek lesznek ezek az "unikornisok": az olyan váratlan, hosszan mért idősorokon megjelenő események, melyeknek előre nem ismerjük a jellegzetességeit.

A beszámoló szerint a tanulmányban ismertetett módszer először olyan számítógépes teszteken mutatta képességeit melyek során a kutatók generálták és helyezték el az anomáliákat. Itt olyan egyedi eseményeket fedeztek fel vele, melyek az emberi szem számára sokszor láthatatlanok, és olyanokat is, amelyekkel más hasonló anomáliadetekciós algoritmusok nem boldogulnak. Az új "unikornis" algoritmus azonban többre is képes: mikor valódi mért adatsorokon alkalmazták, ahol már egy-egy rendkívüli esemény ismert volt, megtalálta például egy a szív működését figyelő EEG adatsoron az alvás során bekövetkező rövid légzésmegakadás (apnoe) jeleit, ami segíthet az orvosoknak megfelelő kezelést választani. Ugyanígy baljós jelzést vett észre a 2008-as nagy összeomlás előtt a banki tranzakciók korábbi adatait vizsgálva az egyik fontos kamatmutatóban, a LIBOR indexen, olvasható a közleményben.