Аналитика для обеспечения устойчивости: повышение глобальной безопасности за счет анализа сложных рисков в режиме реального времени.

Далал представил доклад на тему «Проблемы анализа рисков сложных систем: от космического корабля« Челленджер »и грязных бомб до медицинских препаратов и химикатов» на обеде, спонсируемом Комитетом Американской статистической ассоциации (ASA) по статистическому партнерству между академическими кругами, промышленностью и правительством. (СПАИГ).Далал — главный специалист по анализу данных и старший вице-президент AIG, международной страховой организации с клиентами в более чем 100 странах и юрисдикциях. Он также является адъюнкт-профессором, преподающим интеллектуальный анализ данных аспирантам Колумбийского университета.

«Хотя статистические модели могут дать представление о рисках, эта область переживает кардинальные изменения, вызванные новыми достижениями в технологиях и сборе данных, включая большие данные и Интернет вещей (IoT)», — сказал Далал во время презентации на обеде. IoT описывает растущую сеть физических объектов или «вещей», встроенных в электронику, программное обеспечение, датчики и возможности подключения, что позволяет этим объектам обмениваться данными со своими производителями, операторами и другими подключенными устройствами.

Благодаря возросшим возможностям сбора данных через Интернет вещей и анализа этих данных в реальном времени, область анализа рисков вступает в новую захватывающую фазу, основанную на вероятностном анализе рисков в реальном времени. Эта возникающая парадигма может позволить людям лучше управлять рисками, связанными со сложными системами, включая запуск космических кораблей на орбиту, незаконные ядерные материалы, пересекающие национальные границы, и побочные эффекты химических веществ и даже медицинских препаратов, объяснил Далал, который является экспертом в области анализа рисков и был назначен Национальной академией наук в комиссию по изучению катастрофы Challenger. Исследование группы продемонстрировало способность статистической науки прогнозировать риски для космических кораблей и убедило Национальное управление по воздуху и исследованию космического пространства (НАСА) создать группу вероятностной оценки рисков.

Наборы данных, которые позволяют анализировать риски в реальном времени, варьируются от небольших наборов до терабайт данных о миллионах морских контейнеров, заходящих в порты США, до медицинской информации о новых лекарствах. В то время как эта эпоха, основанная на данных, обеспечивает изобилие данных для вероятностного анализа рисков в реальном времени, такое же изобилие данных может затруднить создание унифицированных систем принятия решений для анализа рисков. Анализ рисков зависит от принятия точных решений: аналитики стремятся идентифицировать различные виды рисков, количественно оценивать риски и их последствия и изобретать меры вмешательства для повышения устойчивости мира.

Сегодня новые методологии и технологии позволяют принимать более разумные решения, улучшающие глобальную устойчивость. Эти методы включают создание возможных сценариев аварий, объединение возможностей больших данных с передовыми аналитическими методами для прогнозирования вероятности этих аварий и пассивную работу (например, наблюдение за данными об авариях из видео), а также активную работу (например, использование датчиков и Интернета вещей. для обнаружения и предотвращения рисков до того, как они возникнут), чтобы построить более устойчивый мир, — пояснил Далал.

Аналитика рисков и устойчивости уже играет ключевую роль в государственной политике США. Недавние примеры включают работу Министерства внутренней безопасности по предотвращению попадания грязных бомб в страну и выявление опасных взаимодействий с наркотиками Управлением по санитарному надзору за качеством пищевых продуктов и медикаментов США и Национальными институтами здравоохранения.«Глобальная устойчивость зависит от способности общества выявлять, количественно оценивать и понимать последствия рисков — от рисков для здоровья до стихийных бедствий, таких как наводнения, аварии и другие.

Чтобы подготовиться к рискам и оправиться от их последствий, мы должны анализировать и понимать данные из нашего прошлого, а также получить информацию о будущих событиях », — сказал Далал аудитории.«Большие данные, сложные методы моделирования машинного обучения и байесовской статистики, а также сенсорные технологии помогут нам сделать общество более устойчивым, чем когда-либо прежде», — заключил он.

JSM 2015 проходит 8-13 августа в конференц-центре штата Вашингтон в Сиэтле. Более 6000 статистиков, представляющих академические круги, бизнес и промышленность, а также национальные правительства, правительства штатов и местные органы власти, из многих стран принимают участие в крупнейшем в Северной Америке собрании статистической науки.

Оставьте комментарий

Ваш адрес email не будет опубликован.