что такое временные аномалии

Провалы во времени: откуда, куда, зачем?

Племя ушло в никуда

Даже горшки с едой оказались нетронуты. Увидев, что из поселка не ведут следы ни людей, ни животных, Лабель пришел в ужас и отправился к местным властям, которые предприняли интенсивные поиски, но так никого и не нашли.

С этим случаем перекликается история, рассказанная учёным людьми из племени эльмоло в Кении, обитающего в местности вокруг озера Рудольфа. Предания гласят, что жило раньше на острове Энваитенет (название которого переводится ни много ни мало как «безвозвратный») многочисленное племя, торговавшее с племенами, живущими на материке.

И вот однажды торговля прервалась. Устав от неизвестности, люди отправили на остров разведчиков, рассказавших впоследствии, что деревня полностью покинута. Как, совершенно незаметно, целое племя могло переплыть озеро и раствориться в лесах? Да и зачем надо было это делать? Кстати, в хижинах тоже валялись оставленные вещи, которыми практичные люди вряд ли могли пренебречь. С тех пор остров этот считается проклятым.

Туманы Плещеева озера

Не стоит, впрочем, думать, что подобные исчезновения людей происходили и происходят только где-то далеко. В соседней России тоже не счесть таких случаев. В прессе часто мелькают публикации, посвященные знаменитому Синь-камню на Плещеевом озере (город Переславль-Залесский). Упоминается при этом и местная легенда, что стоял, дескать, раньше на берегу озера богатый город Клещин, но был ни с того ни с сего покинут жителями. Дух озера проклял этот город, и поэтому Переславль-Залесский строился уже подальше от озера, «за лесами».

Подобными же аномалиями известен Нижнеилимский район Иркутской области, где у Мертвого озера несколько лет назад пропали трое служащих местного отдела милиции. К слову, в этом же районе пятью годами ранее буквально уехал в никуда состав из 23 вагонов и люди, его сопровождавшие.
Около псковского села Ляды, в местности, где расположен овраг, который в народе называют Чертовым, также регулярно теряются люди.

Как-то, в 1928 году, отправилась сюда бригада на лесозаготовки, да и сгинула. До сегодняшнего дня ведется унылый список исчезновений. А грибники, опрометчиво ищущие маслята да лисички в этом месте, могут проблуждать в лесу несколько дней в полной уверенности, что всего несколько часов минуло.

Исчез на ровном месте.

Согласимся, всем вышеперечисленным случаям, хоть и с немалым трудом, можно подыскать реальные объяснения. Ну, допустим, надоело иркутским милиционерам (тем, что пропали у Мертвого озера) службу опасную нести или с криминалом проблемы возникли, и решили они «исчезнуть», хитрыми путями обеспечив себе отход. Живут сейчас где-нибудь в другой стране и радуются жизни. Версия сия неправдоподобна, но возможна.

Но как тогда объяснить исчезновение человека на глазах у многочисленных свидетелей, когда он буквально растворяется в воздухе? Так пропал фермер Лэнге, исчезновение которого видели пятеро человек. Подобным случаям несть числа. Инок Амвросий новгородского Кириллова монастыря растаял в воздухе во время трапезы, о чем свидетельствуют летописи XVII века.

Конечно, не всегда всё заканчивается так ужасно. Бывает, что люди после исчезновения появляются снова, но уже в другом месте или в другое время.

Пещеры, расположенные в окрестностях китайского города Гуйлинь, имеют запутанную систему, и поэтому гиды часто пересчитывают своих туристов, дабы убедиться, что никто не потерялся. В 2001 году к одной из групп присоединился никем ранее не виденный японец, вышедший из тоннеля. Сам турист утверждал, что сейчас 1998 год, а он устал на экскурсии и просто решил передохнуть в одной из пещер. С большим трудом удалось донести до его сознания тот факт, что «передышка” затянулась натри года.

Что говорят исследователи

Другой ключ к тайне телепортации дают необычные обстоятельства, при которых она происходит. Очень часто при этом человек крайне интенсивно думает, как бы оказаться в конкретной местности или как спастись от неминуемой опасности.

Как бы то ни было, овладение таинственным процессом телепортации будет означать для всего человечества настоящую революцию бытия.

Автор: М.Скворцова
Источник: «Интересная газета. Мир непознанного» №11 2014 г

Источник

Парадоксы времени: лазейки в мироздании найдены

МОСКВА, 5 окт — РИА Новости, Татьяна Пичугина. Общепринятой теории времени или даже описания, которое устраивало бы всех, до сих пор нет. Тем не менее ученые придумали множество машин времени — ведь ни один физический закон этого не запрещает. Сможем ли мы когда-нибудь манипулировать этой странной категорией мироздания — в материале РИА Новости.

Стрела времени

Мы не воспринимаем время ни одним из органов чувств, однако знаем о нем интуитивно и даже умеем в определенных границах предсказывать, что вскоре случится. В нашем представлении время идет, бежит, течет. Мы говорим о текущем моменте, прошлом и будущем. Два разных события могут быть связаны между собой как причина и следствие: одно порождает другое. Никогда наоборот. В этом состоит суть принципа причинности, или необратимости времени.

Нобелевский лауреат академик Виталий Гинзбург включил необратимость (стрелу времени) в список трех великих проблем физики.

В классической механике необратимость обусловлена тем, что тела состоят из множества атомов, молекул, стремящихся к хаотичному состоянию (увеличивается энтропия). Простейший пример — сливки в чае. Их можно размешать, но нельзя собрать обратно в точно такую же каплю, хотя молекулы вещества и их число вроде бы остались теми же.

Другое дело — квантовый мир, где объекты — элементарные частицы, поля. Там стрелы времени не существует, процессы обратимы, но только до тех пор, пока мы не пытаемся их измерить, наблюдать. Частицы пребывают во всех возможных состояниях одновременно (физики предпочитают говорить о волновой функции). Но в момент измерения нашими приборами они «выбирают» одно из состояний (или мы выбираем).

Возникают законные вопросы: время — это объективный феномен, существующий независимо от сознания, как озеро, дом, Солнце? Или это свойство сознания, и без нас его нет?

«Время — худшее, о чем только можно спросить современного физика. Полный разлад в том, что каждая из наук видит время лишь с одной, своей стороны. Приходится поэтому говорить о геометрическом, термодинамическом, квантово-механическом времени. Даже понять, почему разные определения времени имеют какое-то отношение друг к другу, — проблема», — говорит доктор физико-математических наук Сергей Баранов, ведущий научный сотрудник лаборатории взаимодействия излучения с веществом ФИАН.

Источник

masterok

Мастерок.жж.рф

Хочу все знать

Как то мы с вами обсуждали материал, в котором на полном серьезе утверждалось, что Времени не существует! Потом вы размышляли, Почему время летит все быстрее и что это за Семь единиц времени, о которых вы не знали

Одно из самых наших распространенных заблуждений о Времени гласит: Время постоянно везде. Увы, но если это было бы так, то наша родная планета лишилась бы половины таких милых человеческому сердцу тайн. Существует взаимосвязь между изменением нормального хода Времени и «гиблыми, заколдованными» местами.

Вот уже много лет ходит эта то ли байка, то ли истина: Заходивший на посадку в аэропорт Майами авиалайнер со 127 пассажирами на борту на 10 минут исчез с экранов локаторов и из радиоэфира. Затем, возникнув «ниоткуда», самолет возвратил из небытия экипаж и пассажиров с опаздывающими на 10 минут часами.

Также внезапно в 1982 году остановились все имеющиеся на борту одного из черноморских кораблей часы. В том же районе Цемесской бухты впоследствии так неожиданно для всех не хватило секунд для спасительного маневра теплоходу «Нахимов» (не единственного затонувшего в этом районе судна).

Явление срыва Времени можно вызвать и искусственно, например, при помощи ядерного взрыва. В Семипалатинске С. А. Алексеенко с еще двумя военными специалистами были у оголовка скважины, когда прямо под ними на глубине 3 км грянул взрыв:

«Что-то меня подняло, находящиеся впереди меня люди оказались вдруг внизу и какими-то уменьшившимися. Я перестал ощущать под собой землю, казалось, весь земной шар исчез. Затем послышался тяжелый-претяжелый вздох откуда-то снизу, после чего я очутился на дне глубокого оврага — Иванов исчез из поля зрения, а Константин Михайлович оказался на краю обрыва, — я увидел его как бы через огромную линзу увеличенным в несколько раз!

Потом волна схлынула, мы все опять стояли на ровной поверхности, которая, как кисель, содрогалась. Затем будто резко прихлопнули дверь в иной мир, дрожь прекратилась, и земная твердь вновь застыла, вернув мне ощущение реальной силы тяжести. »

В XVIII веке в Сицилии, в городке Таконе, жил уважаемый ремесленник Альберто Гордони. 3 мая 1753 года ремесленник шел по двору замка и вдруг неожиданно исчез на ровном месте, «испарился» на глазах жены, графа Занетти и многих других соплеменников. Изумленные люди перекопали все вокруг, но не нашли никакого углубления, куда можно было бы провалиться.

Ровно через 22 года Гордони появился опять, возник в том же самом месте, откуда исчез, — во дворе имения. Сам Альберто утверждал, что он никуда не исчезал, поэтому его поместили в дом для умалишенных, где только через семь лет с ним впервые заговорил некий врач, отец Марио. У ремесленника до сих пор сохранялось ощущение, что между его «исчезновением» и «возвращением» прошло совсем немного времени.

Тогда, 29 лет назад, Альберто вдруг попал как бы в тоннель и вышел по нему к «белому и неясному» свету. Там не было никаких предметов, только причудливые приспособления. Альберто увидел нечто, похожее на небольшой холст, весь в звездочках и точечках, каждая пульсировала на свой лад.

Там было одно продолговатое существо с длинными волосами, сказавшее, что он провалился в «трещину» Времени и Пространства и доставить его назад очень трудно. Пока Альберто ожидал своего возвращения — а он горячо просил доставить его назад, — «женщина» ему рассказала про «дырки, какие открываются в темноте, про некие белые капли и мысли, которые перемещаются со скоростью света (!), про души без плоти и тела без души, про летающие города, в которых жители вечно юные».

Врач был уверен, что ремесленник не лжет, и поэтому отправился с ним в Такону. Альберто сделал шаг и. исчез опять, теперь уже навсегда! Святой отец Марио, осенив себя крестом, приказал оградить это место стеной, назвав его ловушкой Дьявола.

Откуда взялись на нашей планете подобные «заколдованные места»? Ведь этому противоречит другой миф, придуманный нами же самими, — на Время не влияют никакие природные явления. Оказалось, что Время замедляется не только около массивных космических тел и при движении с околосветовой скоростью, многочисленные опыты подтвердили также взаимосвязь между скоростью вращения тел и изменением Времени вблизи них (около центра вращения часы отстают, на периферии — спешат).

Почти все места с аномальным течением Времени на нашей планете находятся именно там, где существуют течения больших масс воды по окружности. Это и гигантские (до сотен километров) водовороты в Бермудах, и повороты морских и коварных подземных течений, изгибы рек. Например, высокоэнергетические поля, существующие на Жигулевском изгибе Волги, давно уже прославились своими странными миражами и полетами в этом районе большого количества НЛО.

Несколько меньший эффект производят воздушные вихри (смерчи, торнадо), однако и они несут весь «букет» явлений, связанных с изменением Времени: запаздывание часов, изменение веса предметов, появление после воздействия вихря у людей необычных экстрасенсорных способностей. Типичный пример — знаменитая болгарская баба Ванга, которая после полета внутри смерча ослепла, но получила взамен дар предвидения и возможность разговаривать с душами умерших.

Однажды в Грузии (1984 год) проверили правильность хода всех неиспортившихся часов, находившихся в разрушенных недавним смерчем домах. Не нашли ни одного целого или правильно идущего будильника, а в одном дворе из-под обломков извлекли электронный будильник, спешащий на 8 минут. Жаль, что смерчи «не соглашаются» провести более качественный эксперимент.

Известность получил случай, произошедший во время войны с экипажем бомбардировщика, возвращавшегося в условиях очень тяжелой облачности на свой прифронтовой аэродром. За полчаса, прошедших с момента последней проверки местонахождения, этот самолет каким-то образом преодолел «лишние» полторы тысячи километров и вынырнул из «странного облака» аж за Уралом!

Самолет сэра Виктора Гуддарда в 1934 году также попал в жестокий шторм, и то, что с ним произошло, нельзя не назвать «чудом». Кругом были плотные темные облака, и вдруг впереди пилот заметил участок земли, освещенный солнцем. Сэр Гудцард рассмотрел залитый очень ярким слепящим светом аэродром, странного вида ангары и желтые самолеты возле них. Ничего подобного в Шотландии не было, Гуддард это знал точно! Сесть не удалось, самолет вновь попал в какую-то странную тучу.

Спустя четыре года он все же попал на этот аэродром, где только что начали красить самолеты в желтый цвет. По свидетельству Гуддарда, ставшего впоследствии маршалом авиации, он действительно каким-то образом увидел будущее этого аэродрома, словно бы подсвеченное мощными лампами.

Невероятные эффекты возникают во вращающейся заряженной плазме, чудо это известно под именем шаровой молнии. Супруги Артемовы из Владивостока так описывали в адресованном комиссии «Феномен» письме свою встречу с этой «гостьей из другого Времени»:

«В 1990 году к нам в окно залетела шаровая молния. Она не причинила вреда, лопнув как-то беззвучно. Шок мы испытали чуть позже, когда по телевизору начали передавать программу «Время», хотя все часы в квартире показывали еще «без пятнадцати девять». Наверное, можно еще объяснить, почему забарахлил электронный будильник. Но и наручные механические часы, и даже ходики с кукушкой странным образом отстали на одно и то же время. »

Что мы еще знаем о Времени? То, что оно постоянно и непрерывно? Но яркий пример дискретности (т. е. прерывистости) Времени демонстрируют нам многие космические объекты, в том числе и самые странные из них — пульсары.

Кстати, эти космические тела отвечают многим признакам искусственности: малыми размерами (около километра), высокими скоростями (до 500 км/с), высокой стабильностью, кроме того, пульсары часто «выстраиваются» в космосе четкими линиями в виде геометрических фигур, (а по расчетам кандидата геолого-минералогических наук В. Б. Неймана, пульсары — не шары, они имеют форму дисков или цилиндров).

В архивах уфологии зафиксировано немало случаев таинственных явлений, происходящих с непонятной периодичностью. Не раз в самых различных местах замечали странную закономерность — появление в небе НЛО ровно через сутки, через неделю или год после предыдущего своего визита: в феврале 1913 года над Торонто (Канада); в 1950 году над Фармингтоном (штат Нью-Мексико); в 1950 году на Колыме; в сентябре 1972 года в городе Тари (Австралия); в 1977 году в Новой Гвинее; в 1977 году в провинции Уэска (Испания); в декабре 1978 года в Олонце (Карелия); в 1982—1983 годах над Жирновском (Волгоградская обл.); в 1985 году над Батуми; в 1987 году вблизи Старой Полтавки (Волгоградская обл.).

Не менее удивительными событиями можно по праву назвать и случаи перемещения людей во Времени (в том числе на целое- число суток в будущее или прошлое).

В одном из полковых архивов старой русской армии хранился документ-расследование, скрепленный подписями всех офицеров полка и членов чрезвычайной комиссии:

«В полку ожидали приезда назначенного полкового командира. В один из вечеров увидели, что приготовленная для него квартира освещена. Когда все собрались в зале, командир вышел из кабинета, поговорил с офицерами и сделал некоторые распоряжения. На другой день утром вновь дали знать о приезде командира. Удивленные офицеры опять собрались в зале.

Опять вышел командир из дверей, говорил то же самое, что и накануне, отдал те же приказания и, продолжая разговор, направился в кабинет. Подойдя к дверям, он вздрогнул и спросил: «Видите ли вы?» Когда все приблизились, то увидели: за письменным столом сидел другой командир полка — его двойник. Действительный командир подошел к своему двойнику, и когда последний моментально исчез, он мертвый упал на пол».

Аналогичные встречи «самих с собой» были у Вяземского в Петербурге (он застал самого себя сидящим за написанием письма) и у императрицы Анны Иоанновны в 1740 году за 3 дня до смерти (караул по приказу едва не открыл огонь по лжесамодержице).

Перенос людей (либо их душ, фантомов) во Времени, при котором не происходит встречи путешественника со своим двойником в прошлом и будущем, заканчивается, к счастью, без трагических последствий. Во время поездки Марка Твена по Канаде, в Монреале в его честь был дан обед, там среди присутствующих он заметил рядом с собою миссис Р. Вечером ему передали, что какая-то дама желает его видеть. В посетительнице он узнал миссис Р., которая выглядела и одета была точно так же, как и накануне. Но Р. была крайне удивлена рассказом Твена — она прибыла в Монреаль из Квебека только что!

Подобные же истории происходили с ирландским поэтом Итсом; настоятелем монастыря Альфонсе де Лигоро в 1744 году; английским поэтом Байроном в Греции в 1810 году.

Станете ли вы возражать против следующего «закона»: Время течет только в одном направлении (принцип «стрелы времени»)! Нет ни одного закона, запрещающего Времени идти «вспять», все физические формулы действительны для Времени, текущем в любом направлении!

Но как же обнаружить подобные «неправильные» явления, ведь отличить их от «нормальных» порой весьма не просто? Возможно, что специально искать и не придется, достаточно будет провести мысленный эксперимент: развернуть Время в описаниях уже известных таинственных и неразгаданных событий и посмотреть, не станут ли они более понятными.

Опыты профессора Н. Козырева, в котором он измерял скорость приходящего от ярких звезд излучения, поставил многих просто в тупик. Результаты эксперимента были неожиданны даже для самого пулковского профессора астрономии, нужно ли говорить, что вскоре его просто обвинили в нечистоте эксперимента.

Напомню вкратце суть опыта: на звезду (Сириус) наводился телескоп, в фокусе которого находился регистратор излучения (например, кварцевый генератор). Результат: датчик зафиксировал излучение, пришедшее из точек: где мы видим звезду сейчас и где она находилась 8 лет назад (скорость этого излучения равна скорости света); где она находится сейчас на самом деле (скорость излучения чрезвычайно большая или мгновенная); и из точки, где она будет через 8 лет!

Парадоксальный результат можно объяснить, только если предположить, что последнее излучение пришло из звездной системы, находящейся в Будущем! Следовательно, движение сигнала происходило. против обычного хода Времени!

В архивах уфологии отмечено множество случаев наблюдения соединений НЛО. Что это такое? Представьте себе — летят по небу два «блюдца», подлетают друг к другу и. исчезают. Непонятно! Очень часто оба объекта бывают полностью или почти полностью похожи. Как в случае соединения двух «тарелок» в Альпах в 1968 году, где оба объекта с цилиндрами внизу и штангами вверху были зеркальноподобными.

Каким образом из двух аппаратов получился один? Один вошел в другой? Парадокс можно разрешить, если предположить, что НЛО был изначально всего один. Но видели мы его дважды: когда он двигался по направлению к Будущему, как и мы, и когда он летел против хода нашего Времени. То, что мы видели как момент соединения двух объектов, на самом деле является моментом «поворота направления» полета НЛО во Времени.

Верите ли вы хоть в какую то из этих загадочных историй про ВРЕМЯ?

Источник

Поиск аномалий во временных рядах

Вокруг нас появляется все больше различных устройств, систем, комплексов, платформ – технологических, информационных, киберфизических. Мы не задумываемся о том, как кофеварка варит кофе, робот-пылесос выбирает маршрут при уборке квартиры, система биометрической идентификации определяет человека на видеокадре, а портал государственных услуг обрабатывает наше заявление на получение справки об отсутствии судимости. Мы привыкаем к этим системам как к «черным ящикам», которые дают предсказуемый результат на выходе, не заботясь о том, как эти системы себя «чувствуют». Такой потребительский подход простителен пользователям, но совсем по-другому относятся к этому компании-разработчики и те, кто занимается эксплуатацией технологических систем. Для них и описан далее один из оригинальных методов поиска аномалий во временных рядах, т.е. состояний, по которым можно понять, что системе становится «плохо» (либо станет в ближайшем будущем).

Для эффективной эксплуатации сложных технологических систем нужны мониторинг и различные методы аналитики, позволяющие контролировать, управлять, упреждающе менять параметры. Мониторинг, как правило, обеспечивается типовыми инструментами (в большинстве случаев достаточно надежной системы сбора и визуализации данных). А вот для создания эффективных аналитических инструментов необходимы дополнительные исследования, эксперименты и хорошее знание предметной области. Как правило выделяют четыре основных вида аналитики данных [1]:

С помощью диагностической аналитики исследуют причину возникновения событий в прошлом, при этом выявляются тренды, аномалии, наиболее характерные черты описываемого процесса, ищут причины и корреляции (взаимосвязи).

Прогнозная аналитика предсказывает вероятные результаты на основе выявленных тенденций и статистических моделей, полученных с помощью исторических данных.

Предписывающая аналитика позволяет получить оптимальное решение производственной задачи на основе прогнозной аналитики. Например, это может быть оптимизация параметров работы оборудования или бизнес-процессов, перечень мер по предотвращению аварийной ситуации.

Для прогнозной и предписывающей аналитики как правило используются методы моделирования, в том числе машинное обучение. Эффективность этих моделей зависит от качественной организации сбора, обработки и предварительного анализа данных. Перечисленные виды аналитики различаются как по сложности используемых моделей, так и по степени участия человека.

Для многих технологических систем результаты мониторинга можно представить в виде временных рядов [2]. Свойствами временного ряда являются:

привязка каждого измерения (сэмпла, дискрета) ко времени его возникновения,

равное расстояние по времени между измерениями,

возможность из данных предыдущего периода восстановить поведение процесса в текущем и последующих периодах.

Рис. 1. Временной ряд

Временные ряды могут описывать не только численно измеримые процессы. Применение различных методов и архитектур моделей, включая глубокие нейронные сети, позволяет работать с данными из задач обработки естественного языка (NLP), компьютерного зрения (CV) и т.п. Например, сообщения в чате можно преобразовать в числовые векторы (эмбеддинги), которые последовательно появляются в определенное время, а видео представляет из себя ни что иное как матрицу чисел, изменяющуюся во времени.

Итак, временные ряды очень полезны для описания работы сложных устройств и часто используются для типовых задач: моделирование, прогнозирование, выделение признаков, классификация, кластеризация, поиск паттернов, поиск аномалий. Примеры такого использования: электрокардиограмма, изменение стоимости акций или валюты, значения прогноза погоды, изменение в объеме сетевого трафика, параметры работы двигателя и многое другое.

Рис.2. Практические примеры временных рядов: электрокардиограмма, прогноз погоды.

У временных рядов есть типовые характеристики, которые достаточно точно описывают характер временного ряда:

Временные ряды могут содержать аномалии. Аномалия — это отклонение в стандартном поведении какого-то процесса. Алгоритмы машинного поиска аномалий используют данные о работе процесса (датасеты). В зависимости от предметной области в датасете могут быть аномалии разного вида. Принято различать два вида аномалий: точечные аномалии и аномалии контекста.

Точечные аномалии распознаются проще всего – это отдельные точки, в которых поведение процесса резко отличается от других точек. Например, можно наблюдать резкое отклонение значений параметра в отдельной точке.

Рис.3. Несколько точечных аномалий.

Такие значения называются «выбросы», они сильно влияют на статистические показатели процесса и их легко обнаружить, установив пороговые значения для наблюдаемой величины.

Сложнее обнаружить аномалию в ситуации, когда в каждой точке процесс ведет себя «нормально», но в совокупности значения в нескольких точках ведут себя «странно». К такому аномальному поведению можно отнести, например, изменение формы сигнала, изменение статистических показателей (среднее значение, мода, медиана, дисперсия), появление взаимной корреляции между двумя параметрами, небольшие или краткосрочные аномальные изменения амплитуды и так далее. И в этом случае задача заключается в распознавании аномального поведения параметров, которое нельзя выявить обычными статистическими методами.

Рис.4. Групповая аномалия, изменение частоты.

Поиск аномалий очень важен. В одной ситуации надо данные очищать от аномалий, чтобы получать более реальную картину, в другой же ситуации аномалии должны внимательно исследоваться, так как могут свидетельствовать о возможном скором переходе устройства в аварийный режим.

Поиск аномалий во временных рядах непрост (нечеткое определение аномалии, отсутствие разметки, неочевидная корреляция). До сих пор SOTA алгоритмы по поиску аномалий во временных рядах имеют высокий уровень False Positive.

Вручную можно обнаружить только небольшое количество аномалий, в основном точечных, при наличии хорошей визуализации данных. Групповые аномалии сложнее обнаружить вручную, особенно если речь идет о большом количестве данных и анализе информации о нескольких устройствах. Также сложным для выявления является случай «аномалии во времени», когда нормальный по параметрам сигнал появляется в «неправильное» время. Поэтому при поиске аномалий во временных рядах целесообразно применять методы автоматизации.

Большой проблемой в поиске аномалий на реальных данных является то, что данные как правило не размечены, поэтому изначально строго не определено, что такое аномалия, нет правил для поиска. В таких ситуациях необходимо применять методы обучения без учителя (unsupervised learning), при этом модели самостоятельно определяют взаимосвязи и характерные законы в данных.

Используемые для поиска аномалий во временных рядах методы принято разделять на группы [3]:

proximity-based: выявление аномалии на основе информации о близости параметров или последовательности параметров фиксированной длины, подходит для выявления точечных аномалий и выбросов, но не позволит выявить изменения в форме сигнала,

prediction-based: построение прогнозной модели и сравнение прогноза и фактической величины, лучше всего применимо ко временным рядам с выраженными периодами, циклами или сезонностью,

reconstruction-based: методы, основанные на реконструкции фрагментов данных, используют восстановление (реконструкцию) фрагмента данных, поэтому может выявлять как точечные аномалии, так и групповые аномалии, в том числе изменения в форме сигнала.

Proximity-based методы ориентированы на поиск значений, существенно отклоняющихся от поведения всех остальных точек. Самый простой и наглядный пример реализации такого метода – контроль превышения заданного порога значений.

В prediction-based методах основная задача – построить качественную модель процесса, чтобы смоделировать сигнал и сравнить полученные смоделированные значения с исходными (истинными). Если предсказанный и истинный сигнал близки, то поведение считается «нормальным», а если значения в модели сильно отличаются от истинных, то поведение системы на этом участке объявляется аномальным.

Рис.5. Моделирование временного ряда.

Наиболее распространенные методы для моделирования временных рядов – SARIMA [4] и рекуррентные нейронные сети [5].

Оригинальный подход используется в reconstruction-based моделях – сначала модель обучают кодировать и декодировать сигналы из имеющейся выборки, при этом закодированный сигнал имеет гораздо меньшую размерность, чем исходный, поэтому модели приходится учиться «сжимать» информацию. Вот пример такого сжатия для картинок 32 на 32 пикселя в матрицу из 32 чисел.

Рис.6. Схема работы автокодировщика

После обучения модели дают на вход сигналы, являющиеся отрезками исследуемого временного ряда, и если кодирование-декодирование проходит успешно, то поведение процесса считается «нормальным», в противном случае поведение объявляется аномальным.

Одним из недавно разработанных reconstruction-based методов, показывающих хорошие результаты в обнаружении аномалий, является TadGAN [3], разработанный исследователями из MIT в конце 2020 года. Архитектура метода TadGAN содержит в себе элементы актокодировщика и генеративных состязательных сетей.

Рис.7. Архитектура TadGAN (из статьи [3])

Для создания и обучения нейронной сети могут быть использованы различные стандартные пакеты (например, TensorFlow или PyTorch), имеющие высокоуровневое API. Пример реализации архитектуры, аналогичной TadGAN, с использованием пакета TensorFlow для обучения весов можно посмотреть в репозитории [7]. При обучении этой модели оптимизировались пять метрик:

aeLoss – среднеквадратичное отклонение между исходным и восстановленным временным рядом, т.е. разница между x и G(Ɛ(х)),

cxLoss – бинарная кросс-энтропия критика Cx, определяющего разницу между истинным отрезком временного ряда и искусственно сгенерированным,

cx_g_Loss – бинарная кросс-энтропия, ошибка генератора G(Ɛ(х)), характеризующая его неспособность «обманывать» критика Cx,

cx_g_Loss – бинарная кросс-энтропия, ошибка генератора Ɛ(х), характеризующая его неспособность создавать скрытые векторы, похожие на случайные, и тем самым «обманывать» критика Cz.

Рис.8. График обучения модели TadGAN для 500 эпох.

После обучения модели проводится реконструкция отдельных отрезков исследуемого временного ряда и сравнение исходного и реконструированного ряда, которое может осуществляться одним из методов:

Dynamic Time Warping [9].

Аномалия предсказана моделью, y_hat = 1

Модель предсказала отсутствие аномалии

правильно предсказанная аномалия

аномалия есть, но ее не нашли

предсказали аномалию там, где ее нет

аномалии нет и модель ее не видит

Рис.9. График синтетического ряда.

Восстановленный ряд с использованием TadGAN для разного количества эпох (4 и 80) выглядит так:

Рис.10. Моделирование ряда с помощью TadGAN для разного количества эпох (4 и 80)

Видно, что модель достаточно точно научилась предсказывать основные закономерности в данных. Попробуем добавить различные аномалии в данных и затем обнаружить их с помощью модели TadGAN. Сначала добавим несколько точечных аномалий.

Рис.11. Обнаружение точечной аномалии с помощью TadGAN

Из графика исходного и предсказанного сигналов видно, что модель не может восстановить «пики» аномальных значений, что с высокой точностью может использоваться для определения точечных аномалий. Однако в такой ситуации польза сложной модели TadGAN неочевидна – подобные аномалии можно обнаружить и с помощью оценки превышения пороговых значений.

Рис.12. Результат работы TadGAN на датасете с аномальным изменением частоты.

На этих двух примерах проиллюстрирована работа метода. Читатель и сам может попробовать создать свои датасеты и проверить возможности модели в различных ситуациях.

Более сложные примеры датасетов можно найти в статье авторов метода TadGAN [3]. Там же приведена ссылка на библиотеку Orion, являющуюся разработкой специалистов MIT, которая с использованием машинного обучения распознает редкие аномалии во временных рядах, используя подход обучения без учителя (unsupervised learning).

Источник