¿Se puede predecir el futuro? Algoritmo del MIT podría ser una herramienta para ello

 03-04-2022
Andrés Zimbrón
   
Foto: Markus Winkler (Unsplash)

Foto: Markus Winkler (Unsplash)

Ingenieros del Instituto Tecnológico de Massachusetts (MIT) diseñaron una interfaz que podría predecir el futuro. Los investigadores crearon una herramienta capaz de hacer predicciones precisas utilizando múltiples datos de series temporales con solo pulsar algunas teclas, según sus inventores.

El algoritmo llamado tspDB, posee en su interior una herramienta capaz de transformar múltiples series de tiempo en un tensor, es decir, una matriz multidimensional de números. Con ella, en resumidas cuentas, se puede predecir el futuro de forma general. Aspectos como el clima, los precios futuros de las acciones, oportunidades perdidas para ventas o el riesgo de una enfermedad serían calculables

Devavrat Shah, autor principal del trabajo, informó: "incluso a medida que los datos de series temporales se vuelven cada vez más complejos, este algoritmo es capaz de capturarlos eficazmente". Su declaración se sustenta más al entender que los investigadores del MIT encontraron una lente para observar la complejidad del modelo de datos de series temporales para predecir el futuro.

Además, Shah explicó que su algoritmo superó a todos los demás en imputación y cuando se trataba de pronosticar valores a futuro. Los investigadores también demostraron que su versión modificada del software mSSA puede funcionar para cualquier tipo de datos temporales.

"Nuestro algoritmo está probado y adaptado para métodos de aprendizaje profundo y conjuntos de datos de series temporales del mundo real, como patrones de tránsito, mercados financieros o redes eléctricas", agregó Shah. Un punto principal del invento es que captura datos y se ajusta en tiempo real para predecir el futuro, en vez de crear una red neuronal.

Para poder interpretar todos los datos con el tspDB, el grupo de ingenieros trabajó con la interfaz de un algoritmo clásico denominado Análisis de Espectro Singular (SSA). Shah y sus colaboradores han estado trabajando en el problema de interpretar datos de series temporales durante años, adaptando diferentes algoritmos e integrándolos en tspDB a medida que construían la interfaz.

Desde reemplazar los valores faltantes, hasta corregir los pasados, el algoritmo fue adaptado para hacer predicciones del futuro efectivas sin la necesidad de intervenir manualmente para la implementación algorítmica. Uno de sus principales objetivos fue hacer del algoritmo una herramienta fácil de utilizar. Por ello, el tspDB se puede ejecutar para realizar una predicción con solo pulsar algunas teclas en aproximadamente 0,9 segundos.

Aunque la principal función del algoritmo es transformar la serie temporal multivariante en una gran matriz, también puede capturar información para estimar resultados con base a la probabilidad. En otras palabras, utiliza un intervalo de confianza el cual varía con el tiempo y establece diversas posibilidades con el objetivo de elegir la más apegada a los datos capturados.

Hoy en día, los ingenieros del MIT, encabezados por Devavrat Shah, están trabajando con el tspDB para mejorar su funcionalidad y facilidad de uso. Esto con la finalidad de desarrollar un código abierto y construir un algoritmo de predicción que anticipe el futuro directamente en una base de datos.




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