В России нейросеть научили прогнозировать длительность брака

С помощью этой технологии мужчины и женщины могут не только получить прогноз в виде цифры, но и узнать, как будут влиять на брак материальное положение, рождение ребёнка, жилищные условия и т.д.

Специалисты из Чувашского государственного университета обучили нейросеть прогнозировать длительность брака, сообщает Лайфу пресс-служба "Платформы Национальной технологической инициативы". Программа уже проанализировала более одной тысячи анкет россиян и выявила ряд закономерностей, на основе которых строит прогноз.

Чтобы отдать свою судьбу в руки нейросетей, нужно будет заполнить анкету и ответить на 50 вопросов (среди них — количество детей, уровень материального благосостояния, степень ревности, какой по счёту брак, отношения в родительских семьях супругов и многое другое). Всего создано и протестировано три типа анкет: для семейных пар, которые хотят получить прогноз продолжительности брака, для тех, кто только собирается пожениться, а также для женщин и мужчин, ищущих партнёров.

На основе ответов нейросеть не только даёт прогноз в виде цифры, но и показывает, как будут влиять на брак материальное положение, рождение ребёнка, жилищные условия и т.д.

"Так как нейросети пока в основном учатся на анкетах разведённых людей, то максимальная длительность брака, которую они прогнозируют, ограниченна. Но работа продолжается. Создателям технологии нужно больше анкет счастливых семей", — отметил разработчик технологии профессор Виктор Абруков.

Сама система на основе компьютерных эмуляторов нейронных сетей уже готова, её планируется представить на интенсиве "Архипелаг-2121" в Великом Новгороде, где разработчики надеются найти партнёров для создания общедоступного мобильного приложения.

Кстати, в России число разводов за период с января по февраль текущего года снизилось в сравнении с аналогичным периодом 2020 года. Чаще всего браки расторгали в Москве (7,4 тысячи), Подмосковье (почти 5 тысяч), в Краснодарском крае (3,8 тысячи), а также в Петербурге (3,5 тысячи) и Свердловской области (2,8 тысячи).