In un comunicato rilasciato dall’università stessa, l’MIT, il Massachusetts Institute of Technology ha informato la platea internazionale di aver recentemente sviluppato uno strumento capace di prevedere il futuro.
Ebbene sì, i ricercatori del prestigioso ateneo americano hanno portato a termine il loro lavoro fornendo un sistema d’interfaccia accessibile anche ai non addetti ai lavori. Questa interfaccia è in grado effettuare previsioni estremamente accurate utilizzando dati raggruppati nel tempo.
Il suo punto forte, ciò che lo differenzia è però da ritrovarsi non nel suo scopo, bensì nel suo facile utilizzo. Premendo pochi tasti un utente tipo, senza una preparazione specialistica, è in grado di generare una previsione nel più breve tempo possibile. In pochi secondi questa interfaccia che prende il nome di tspDB (acronimo che cela il significato di “time series predict database”), svolge tutti i calcoli e modelli complessi a sipario chiuso, semplificando di molto il tutto.
Per fare previsioni ragguardevoli in passato era necessario un livello di istruzione settoriale estremamente elevato. Le fasi di raccoglimento ed elaborazione dati, unite al corretto utilizzo di complessi algoritmi di apprendimento automatico, richiedevano infatti grande conoscenza della materia da tenere in analisi, accompagnata da una profonda maestria nel sapere utilizzare in modo appropriato gli strumenti necessari per effettuare la ricerca.
Oggi la situazione è differente: questa interfaccia semplificata apre al grande pubblico la possibilità di cimentarsi nell’analisi di dati necessari per effettuare previsioni credibili e con solide basi statistiche su cui poter contare. L’interfaccia programmata da Abdullah Alomar, studente di ingegneria elettrica e informatica, è particolarmente performante nel predire valori futuri e trovare i dati mancanti per via di un algoritmo capace di effettuare previsioni su dati che hanno più di una variabile dipendete (un esempio lampante è quello del meteo, le condizioni infatti possono variare su una serie di fattori quali temperature, umidità).
I tre autori di questa ricerca, il già citato Alomar, il professore di EECS della Andrew and Erna Viterbi School of Engineering Devavrath Shah, e il dottorando all’università di Berkeley Anish Agrawal , hanno quindi adattato un algoritmo classico di analisi dello spettro singolare alla loro interfaccia, eliminando le parti di selezione manuale, ed impilando le matrici per poterle trattare come fossero una.
Quest’ultimo passaggio pur suonando alquanto ostico ai neofiti, nella sua complessità rimane un modello semplice che fornisce una risposta in circa 0.9 millisecondi. I risultati della loro ricerca verranno presentati alla ACM SIGMETICS Conference, una conferenza scientifica di grande prestigio.
Questo strumento, come raccontato dai creatori “in continua evoluzione”, consentirà a potenzialmente chiunque di effettuare previsioni sulle elezioni politiche, sul meteo, sul mercato finanziario e su molto altro. Si tratta senz’altro di un’innovazione da monitorare. Si dovrebbe parlare dunque di una vera e propria rivoluzione se, come vorrebbero i suoi creatori, diventasse un sistema open source fruibile ai più.