Ученые разработали новый алгоритм на основе нейронной сети, который точно определяет степень неупорядоченности, то есть хаоса, свойственную данным из таких сфер, как медицина, информационные технологии, экология и бизнес. Предложенный алгоритм помог распознать сигналы болезни Альцгеймера и рассортировать электроэнцефалограммы здоровых людей и пациентов с данным диагнозом с точностью более 70 %. Об исследовании сообщила пресс-служба Российского научного фонда.
В различных научных сферах — от химии до психологии — для оценки степени хаоса, беспорядка и неизвестности используют термин «энтропия». Обычно энтропию определяют для некой последовательности чисел или набора случайных величин, называемого временным рядом. Низкие значения энтропии указывают на систематичность, упорядоченность данных, а высокие — на хаотичность. Для понимания приведем такой пример. Представьте, что у вашего друга десять игральных кубиков. Он их бросил и сказал, что сумма всех выпавших чисел равна 30. А какие конкретно числа ему выпали — неизвестно, и величина такой неопределенности обозначается как энтропия. Если цифры на кубиках одинаковые, то достаточно увидеть одну из них, чтобы догадаться об остальных. В данном случае энтропия будет маленькой. Но, если цифры разные, чтобы определить их все, нужно увидеть больше кубиков, а значит, и энтропия в данном случае выше. Для ее оценки используются различные формулы, одна из самых распространенных — формула Шеннона. Согласно ей, энтропия напрямую связана с «неожиданностью» возникновения события, и чем событие более предсказуемо, тем степень неупорядоченности меньше. Но данная формула может решить не все задачи, поэтому важно использовать несколько энтропий для эффективного результата.
Ученые из Петрозаводского государственного университета совместно с зарубежными коллегами предложили совершенно другой подход, где при расчете энтропии используется не формула Шеннона, а искусственный интеллект. Они создали собственную нейронную сеть для определения особого типа энтропии — энтропии NNetEn (Neural Network Entropy — энтропия на нейронной сети). На вход нейронной сети подавался исследуемый временной ряд и вспомогательная база данных MNIST, состоящая из рукописных цифр от 0 до 9. Программа трансформировала цифры во временные ряды, после чего происходило обучение сети. В результате алгоритм с помощью математических методов вычислял значение энтропии.
Такой подход кардинально отличается от известных методик, использующих формулу Шеннона, и имеет более высокую точность при наличии каких-либо помех, «заглушающих» сигнал. Представьте, что вы всегда использовали линейку, чтобы узнать количество воды в бочке при постоянном перемешивании. В данном случае перепады высот и волны, возникающие на поверхности жидкости, мешают сделать это точно. Тогда вы решили использовать весы. В результате точность измерений возросла, и методика перестала быть чувствительной к перепадам уровня воды.
Чтобы нагляднее продемонстрировать работу алгоритма, ученые использовали его для распознавания болезни Альцгеймера на электроэнцефалограммах. Авторы взяли готовую базу данных 65 пациентов, разделенных на две группы: контрольная (29 человек) и с болезнью Альцгеймера (36 человек). Алгоритм машинного обучения должен был различить здоровых участников и пациентов с болезнью Альцгеймера по величине энтропии NNetEn, так как хаотичность этого сигнала меняется при наличии болезни.
В эксперименте при использовании NNetEn как единственного признака точность разделения групп оказалась не слишком высокой — около 67 %. Для повышения чувствительности ученые использовали сочетание признаков, например, нескольких типов энтропий с разными значениями: примерной, приблизительной, перестановочной и фуззи энтропии. Каждая из них по-своему чувствует тонкую структуру хаоса, а их совместное применение делает это еще эффективнее. Такого рода комбинирование часто используется при классификации с помощью машинного обучения. В результате ученые обнаружили, что новая NNetEn энтропия в сочетании с другими дает значительный синергетический, то есть усиливающий эффект. Так, при использовании одной дополнительной энтропии в паре с NNetEn точность разделения групп возросла до 73 %.
В перспективе методика может использоваться для выявления ранних сигналов болезни Альцгеймера уже в клинической практике. Кроме того, каждый исследователь может легко применить алгоритм к своим собственным данным, поскольку нейросеть находится в открытом доступе.
«Новый метод вычисления энтропии нейронной сетью будет полезен для специалистов, работающих с большими данными в области искусственного интеллекта и машинного обучения. Преимущество алгоритма заключается в том, что он использует оригинальный способ оценки и изучения хаоса, в результате чего получаемые данные дают значительный синергетический эффект при добавлении их к другим признакам. Мы предложили использовать энтропию для распознавания болезни Альцгеймера, но может быть еще множество других вариантов применения нашего метода для задач классификации сигналов алгоритмами машинного обучения. В дальнейшем мы попробуем применить предложенный подход в других научных областях — например, для классификации зашумленных аудиосигналов, обработки сейсмических колебаний, кардиограмм и графиков валютных пар», — рассказывает руководитель проекта Андрей Величко, ведущий научный сотрудник ПетрГУ.
Результаты исследования, поддержанного грантом Российского научного фонда, опубликованы в журнале Algorithms.
