Специалист в области компьютерных наук из Университета Вандербильта разработал программу, которая способна предсказывать решения Конгресса США, утверждающего или отклоняющего законопроекты. Описание алгоритма опубликовано в журнале PLOS ONE. По статистике, конгрессмены утверждают лишь 4% проектов нормативных актов, и возможность предвидеть решение по проекту может сэкономить немало средств и времени его разработчиков. Создатель алгоритма заявляет, что он способен предвидеть, пройдет ли проект закона весь путь утверждения и какое решение примут обе палаты парламента. Методами машинного обучения алгоритм натренировали на решениях Конгресса с 1993 по 2015 годы. Информация включала полный текст проектов и список параметров, например, количество соавторов, месяц, когда проект был внесен и принадлежал ли автор к партии большинства. Алгоритм анализировал язык, которым написан проект, отмечал, как соотносятся друг с другом использованные понятия. Далее программа находила зависимость между значением предложения и успехом других проектов, содержащих его. Как заявляет автор статьи, его программа предсказывает результат на 65% точнее, чем простое предположение, что проект не пройдет. Помимо этого, алгоритм использует информацию об авторах проекта: так, если проект внесен парламентариями, принадлежащими к партии большинства, или опытными депутатами, то вероятность того, что закон будет принят, увеличивается (примерно на 1% по каждому из критериев). Разработчики также выделили слова, повышающие шансы проекта — «влияние» и «эффекты» — и уменьшающие их — «глобальное» и «потепление».
Исследователи создали математическую модель эпилепсии