予測分野における人工知能技術の応用

社会の発展と科学技術の進歩に伴い、人工知能技術が人類に与える影響は日々増大しており、その応用分野は拡大しています。国際的に著名な学者である周海中氏はかつて、科学技術の進歩により人工知能の時代が到来しようとしており、その頃には人工知能技術はさまざまな分野で広く使用され、予想外の結果を生み出すだろうと述べました。人工知能技術は現在、予測の分野、特にトレンド予測アルゴリズムにおいてますます重要な役割を果たしています。

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未来を予測することは人々が夢見る能力です。トレンドとは、物事の明確かつ予測可能な発展方向のことで、トレンド予測とは、あるトレンドが将来の一定期間内にどのような方向の変化を生み出すかを分析することです。予測科学の分野において、人工知能技術はアルゴリズムを中核とし、データと計算能力を基礎としています。この技術の実用化は主にデータと計算能力の蓄積によるものであり、その中でもトレンド予測アルゴリズムは多くの面で重要な役割を果たしています。

経済的に言えば

株式市場への投資の目的は利益を上げることです。そのため、どの株を買うかを決める前に、その企業に関する情報を確認し、その企業に関する最近または過去のニュースを検索し、株式取引フォーラムを閲覧し、Weiboでその企業に関するニュースを確認します。会社の将来が明るい場合（多くの好意的な報道があ​​る場合）、その株への投資収益は高くなる可能性があります。また、株式市場に投資する際には、Kラインなどのさまざまなデータを見ることも必要です。株価が下落を続けながらも上昇傾向にあることが時々あります。株価は底を打って反発する可能性が高いため、おそらくこれが購入に最適なタイミングです。人工知能技術における線形回帰アルゴリズムが株価予測に大きな役割を果たしていることがわかります。

さらに、株価の動向を予測するために人工知能技術を活用するのもディープラーニングの実践プロジェクトです。機械学習アルゴリズムを使用し、ある銘柄に関するKラインの動向と過去数年間の企業関連レポートの感情分析をデータセットとして、トレーニングを通じて株価を予測できる機械学習モデルを取得し、このモデルを使用して株価の動向を予測します。このとき、トレンド予測アルゴリズム（ARIMA モデル、LSTM ニューラル ネットワーク モデル、Prophet モデルなど）が強みを発揮できる可能性があります。さまざまなモデルにはそれぞれ長所と短所がありますが、株価の動向を予測するための一定の参考値があります。

2021年のヨーロッパカップ決勝では、多くの宝くじの専門家が大量のデータを分析してモデルを構築し、イタリアが優勝するという科学的な予測を立てました。彼らは人工知能技術を使用して試合の傾向予測アルゴリズムを構築し、イベントのランダムな要素を除外して、賭ける価値のある試合を見つけました。人工知能技術には、人間の力では実現できない利点があります。何万ものゲームのデータを研究し、モデル化することで、導き出された結果は真実に非常に近いものになります。データ処理に関しては、人工知能技術が最も強力な具現化です。

医療分野では

最近、Google は、最大 95% の精度で人の死亡時期を予測できる新しいトレンド予測アルゴリズムを開発しました。この技術は、病院の患者が直面するさまざまな臨床問題に対してテストされました。この研究では、Google は 2 つの医療センターの少なくとも 216,000 人の成人患者に人工知能技術を適用し、少なくとも 24 時間のテストを行った。研究者たちは電子健康記録から大量のデータを入手した。研究では、アルゴリズムが患者の死亡、再入院、入院期間の延長、退院診断のリスクを正確に予測できることがわかった。いずれの場合も、このアルゴリズムは以前に公開されたアルゴリズムよりも正確であることが証明されました。

人の話し方のパターンから、精神疾患を発症するリスクが明らかになる場合があります。近年、研究者たちはコンピューターアルゴリズムと自然言語処理を利用して、精神衛生の専門家が危険にさらされている人々の言語を分析し、その会話から手がかりを発見するのを支援している。マウントサイナイ医科大学、ニューヨーク州立精神医学研究所、カリフォルニア大学ロサンゼルス校などの研究機関の研究者らは、傾向予測アルゴリズムを使用して、リスクのある93人の話し方のパターンを研究した。研究者らは、このアルゴリズムはどの患者が精神病を発症しているかを83％の精度で特定できると述べた。

Google の研究者らは最近、目をスキャンし、傾向予測アルゴリズムを使用して、人の心臓病のリスクを評価する新しい方法も発見した。同社のソフトウェアは、患者の眼底のスキャン画像を分析することで、年齢、血圧、喫煙の有無など、さまざまなデータを正確に推測できる。これを利用して、心臓発作などの重大な心臓疾患を発症するリスクを予測することができます。このアルゴリズムにより、医師は血液検査を必要とせずに、患者の心血管疾患リスクをより迅速かつ容易に分析できるようになる。

農業では

多くの全国農業レポートでは、精密農業市場が 2027 年までに 129 億ドルに達すると予測されており、経営上の意思決定をリアルタイムで導くことができる高度なデータ分析ソリューションを開発する必要性が高まっています。米国イリノイ大学の研究者らは最近、精密農業データをより効率的かつ正確に処理できる有望なトレンド予測アルゴリズムを発表した。たとえば、窒素肥料をいつ施用するかを決めることは、トウモロコシにとって長年の課題です。窒素肥料は、植え付け時に施用されるすべての窒素肥料と、いくつかの成長段階での一括施用など、さまざまな窒素肥料の施用率とタイミングにより、畑のトウモロコシにさまざまなレベルの有害なストレスを引き起こす可能性があります。

彼らは、畳み込みニューラルネットワークと呼ばれる一種の機械学習を使用してトウモロコシの栽培を分析しました。機械学習は人工知能技術の中核をなすもので、機械学習の種類によっては、パターンから始まり、すべてのデータを既存のパターンに当てはめるようにコンピューターに要求するものもあります。畳み込みニューラル ネットワークは、既存のパターンを認識せず、代わりに少量のデータを取り込んでそのデータを整理するパターンを学習します。これは、人間が脳内のニューラル ネットワークを通じて新しい情報を整理するのと似ています。

研究者らは主に機械学習の手法を用いてトウモロコシの収穫量予測を生成した。この方法は、さまざまな地形変数、土壌の電気伝導率、トウモロコシ畑に施された窒素肥料と種子処理からの情報を組み合わせます。肥料使用のより良いモデルを主導する彼らの研究は、最終的には農家のコスト削減、トウモロコシの収穫量増加、そして同時に持続可能な農業景観の環境フットプリントの削減に役立つ可能性がある。

上記では、予測分野における人工知能技術の応用を3つの側面から紹介しただけです。実際のデータと予測結果を比較・分析し、予測の精度を算出し、差異の理由を分析し、改善策を提案し、次回の予測の精度を向上させる方法を見つけることができます。実際の状況は常に変化していますが、問題を解決するための基本的な原則と考え方は同じです。

人工知能は、データベースを検索、分析し、モデルを構築することで、より複雑なテクノロジーを使用して人間の脳による意思決定に取って代わります。これらは反復的なタスクではありませんが、複雑なアルゴリズムと機械学習に基づく判断が必要であり、これを適用することで将来の開発動向を予測し、科学的かつ合理的な意思決定を行うことができます。