Nedavna istraživanja na Massachusetts Institute of Technology (MIT) dovela su do razvoja nove metode za procjenu točnosti predikcija s prostornom dimenzijom, poput vremenskih prognoza ili mapiranja zagađenja zraka. Ova inovacija obećava poboljšanje preciznosti u područjima kao što su klimatska istraživanja, javno zdravstvo i ekološko upravljanje.
Izazovi tradicionalnih metoda validacije
Prostorni prediktivni problemi uključuju predviđanje vrijednosti varijable na novoj lokaciji na temelju poznatih vrijednosti s drugih lokacija. Znanstvenici obično koriste ustaljene metode validacije kako bi odredili pouzdanost ovih predikcija. Međutim, istraživači s MIT-a otkrili su da ove popularne metode mogu značajno zakazati u prostornim zadacima predikcije, što može dovesti do pogrešnog uvjerenja da je prognoza točna ili da je nova metoda predikcije učinkovita, iako to nije slučaj.
Nova metoda za poboljšanje točnosti
Tim je razvio tehniku za procjenu metoda validacije predikcija i dokazao da dvije klasične metode mogu biti značajno pogrešne u prostornim problemima. Nakon analize razloga zašto ove metode mogu zakazati, kreirali su novu metodu dizajniranu za obradu podataka korištenih u prostornim predikcijama. U eksperimentima s realnim i simuliranim podacima, njihova nova metoda pružila je točnije validacije od dvije najčešće korištene tehnike. Istraživači su evaluirali svaku metodu koristeći realne prostorne probleme, uključujući predviđanje brzine vjetra na aerodromu Chicago O’Hare i prognoziranje temperature zraka u pet američkih metropolitanskih područja.
Široka primjena i budući koraci
Ova metoda validacije može se primijeniti na razne probleme, od pomoći klimatolozima u predviđanju temperature morske površine do podrške epidemiolozima u procjeni utjecaja zagađenja zraka na određene bolesti. Istraživači planiraju primijeniti ove tehnike za poboljšanje kvantifikacije nesigurnosti u prostornim kontekstima i istražiti druga područja gdje bi pretpostavka regularnosti mogla poboljšati performanse prediktora, poput vremenskih serija.
Ovo istraživanje financirano je djelomično od strane Nacionalne zaklade za znanost (National Science Foundation) i Ureda za mornarička istraživanja (Office of Naval Research).



![ChatGPT 5 je stigao: brži, pametniji i dostupan svima [Besplatno] 4 chatgpt5](https://umjetnai.com/wp-content/uploads/2025/08/chatgpt5-350x250.webp)







![Kako se male firme mogu pripremiti za zahtjeve NIS2 [Vodič za 2025.] 12 a friendly robot always at your disposal 2025 01 09 12 18 47 utc](https://umjetnai.com/wp-content/uploads/2025/02/a-friendly-robot-always-at-your-disposal-2025-01-09-12-18-47-utc-360x180.jpg)
![ChatGPT 5 je stigao: brži, pametniji i dostupan svima [Besplatno] 13 chatgpt5](https://umjetnai.com/wp-content/uploads/2025/08/chatgpt5-360x180.webp)
![Što znači NIS2 direktiva i zašto je važna za IT sigurnost u Hrvatskoj [EU podrška za cybersecurity] 14 businessman with smart artificial intelligence ai 2024 10 11 03 45 41 utc](https://umjetnai.com/wp-content/uploads/2025/04/businessman-with-smart-artificial-intelligence-ai-2024-10-11-03-45-41-utc-360x180.jpg)

