Ein Forscherteam hat maschinelles Lernen eingesetzt, um Terroranschläge vorherzusagen obendrein zu erklären. Ihre Tests einbetten nahe, sofern die Modelle Anschläge in Regionen, die bereits vonseiten Terrorismus fassungslos sind, genau verheißen können. Sie fanden nichtsdestoweniger heraus, dass „schwarze Schwan-Ereignisse“, die sporadisch auftreten, fast nicht machbar vorherzusagen sind. Die Forscher im Zusammenhang welcher zitierte Stelle von Seiten Dr. Andre Python von Seiten jener Zhejiang University in VR China nutzten publik zugängliche Unterlagen, um den Stelle mehr noch die Unterlagen vonseiten Angriffen zu analysieren, die c/o 2002 obendrein 2016 nicht Regionen jener Globus stattfanden. Für jede welcher einzelnen Regionen wurden Vorhersagemodelle erstellt. Die Algorithmen enthielten etliche Variablen, die selbige zu Angriffszielen ausüben könnten, von Seiten jener Verbundenheit zu internationalen Grenzen erst wenn hin zur Bevölkerungsdichte. Das Mannschaft sagte, dass ihre Modelle interpretierbare darüber hinaus genaue Vorhersagen von Seiten Anschlägen eine Woche ehe in Gebieten mit halb hohem Terrorismusniveau abliefern können. Die Ergebnisse zeigten, ident einander die Wahrscheinlichkeit eines Angriffs im Laufe jener Tempus verändert. In phantastisch vom Terrorismus betroffenen Regionen genauso Südostasien erreichte das Risiko eines terroristischen Ereignisses rund 200 Wochen nachdem einem vorangegangenen Anschlag seinen Höhepunkt. In Gebieten unter Zuhilfenahme von geringerer Terrorismusprävalenz gleichartig Russische Förderation mehr noch Osteuropa stieg das Bedrohung erst wenn annäherungsweise 400 Wochen entlang an.

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