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学习如何预测稀有的失败
研究人员正在开发算法，以预测自动化在空中交通计划或自动驾驶汽车等领域遇到现实世界时的失败。
来源:MIT新闻 - 人工智能在2022年12月21日，当高峰期假期旅行即将来临时，西南航空公司在日程安排中经历了一系列级联的失败，最初是由丹佛地区严重的冬季天气引发的。但是，问题通过他们的网络传播，在接下来的10天中，危机最终陷入了超过200万乘客，并损失了7.5亿美元的航空公司。
局部天气系统最终是如何触发如此广泛的失败的？麻省理工学院的研究人员研究了这一广泛报道的失败，这是大多数情况下正常工作的系统突然崩溃并引起故障的多米诺效应的案例。他们现在已经开发了一种计算系统，用于使用有关罕见失败事件的稀疏数据的组合，结合了有关正常操作的更广泛数据，向后工作，并试图查明失败的根本原因，并希望能够找到调整系统以防止未来发生此类故障的方法。
这些发现是在4月24日至28日在新加坡举行的国际学习代表会议（ICLR）上提出的，该会议由麻省理工学院博士生Charles Dawson，Aeronautics and Astronautics Chuchu粉丝教授以及哈佛大学和密歇根大学的同事举行。
调查结果“这项工作背后的动机是，当我们必须与这些复杂的系统互动时，这确实令人沮丧，在这种情况下，很难理解造成这些问题或我们正在观察到的失败的幕后发生的事情，” Dawson说。
这个想法是要提供一种方式，即某人可以“从这个现实世界系统出现问题或失败的时候给我们数据，”道森说：“我们可以尝试诊断根本原因，并在这种复杂性的窗帘后面提供一点看。”