• Российские исследователи разработали новый метод обучения ИИ для анализа фрагментарных научных наблюдений.
• Метод поможет ученым анализировать метеорологические данные и результаты биологических экспериментов.
• Подход может быть полезен в метеорологии и эпидемиологии для описания динамики систем без отслеживания каждого объекта отдельно.
• Исследователи часто наблюдают за изучаемыми феноменами и процессами только в отдельные моменты времени, что приводит к разрозненным фрагментарным данным.
• Разработанный подход сочетает метод JKO с идеями обратной оптимизации и позволяет обучать модель целиком, используя информацию о состояниях системы в отдельные моменты времени.
• Идея не требует использования конкретных архитектур нейросетей и позволяет использовать простые формы ИИ для решения задач.
• Разработанная система успешно проверена на синтетических задачах и данных о развитии эмбриональных стволовых клеток.
• Новый подход сопоставим или превосходит существующие ИИ-подходы для анализа данных и проще в обучении.