Прогноз нагрузки энергосистем США: Сравнение нейросетей
![Интеграция данных о погоде значительно повышает точность прогнозирования нагрузки, особенно в регионах с высокой изменчивостью температуры - в таких областях, как ISO-NE и ERCOT, наблюдается существенное снижение как средней абсолютной процентной ошибки [latex]MAPE[/latex], так и разброса прогнозов между [latex]P_{99.5}[/latex] и [latex]P_{0.5}[/latex], в то время как в регионах с умеренным климатом (например, CAISO) эффект от использования погодных данных менее выражен.](https://arxiv.org/html/2602.21415v1/x1.png)
Новое исследование систематически оценивает возможности различных архитектур нейронных сетей для краткосрочного прогнозирования потребления электроэнергии в ключевых регионах США.
Наука
Искусственный интеллект и мошенничество: опасный диалог
Новое исследование показывает, как большие языковые модели могут быть использованы для совершения киберпреступлений, и оценивает риски при отсутствии цензуры.
Самообучающиеся графовые аналитики: новый подход
Исследователи предлагают инновационный метод создания автономных систем анализа графовых данных, использующих возможности больших языковых моделей для координации и повышения эффективности.
Искусственный интеллект и экономика: поиск гармонии
В статье анализируется, как существующая экономическая система, ориентированная на постоянный рост, препятствует безопасному и этичному развитию искусственного интеллекта.
Искусственный обман: Как научить систему отличать правду от подделки в мире изображений
Новый подход SimLBR позволяет более эффективно выявлять сгенерированные искусственным интеллектом изображения, фокусируясь на чётком определении границ реальности.