美情报研究计划局将利用机器学习预测内乱、军事冲突和疫情爆发

近日,美情报高级研究计划局（IARPA）宣布将于8月举办“水星”（Mercury）挑战赛，将利用创新统计和机器学习技术来预测内乱、军事活动和疾病疫情的爆发。挑战参与者可以使用模型中的公开数据，例如美国防高级研究计划局（DARPA）的综合危机预警系统、世界银行数据、世界新闻报道等。

美国防部综合危机预警系统（ICEWS）和IARPA的开源指标（OSI）项目希望利用新的统计和机器学习技术来提供预警能力，利用公共数据准确预测公众骚乱和疾病爆发。IARPA鼓励参与者开发和测试创新的预测方法。这些方法可以摄取和处理公开可用的数据来源，预测特定地点的军事活动、非暴力内乱和传染病疫情。

IARPA将在2019年8月至2019年4月底的三轮比赛中对参与者预测结果进行评分。评分将基于四个指标，包括预测提前期、位置准确性、日期准确性以及因素角色/事件类型匹配。挑战赛于2018年7月至2019年初宣布获奖者名单。

IARPA欢迎精通复杂数据分析的技术专家、数据科学家和机器学习工程师加入此次挑战赛。商业公司和学术界的个人都有资格参加并赢得奖金。

Mercury挑战赛寻求一系列创新方案和方法，以自动预测在中东和北非的事件。具体而言，感兴趣的三个特定事件类别分别为：

●埃及、沙特阿拉伯、伊拉克、叙利亚、卡塔尔、黎巴嫩、约旦和巴林的军事活动（MA）;

●埃及和约旦的内乱冲突，即当地警察、军队或其他州/政府安全部队以某种方式采取行动的事件，如抗议和示威游行。

●沙特阿拉伯的传染病：中东呼吸综合征（MERS）病毒的每周统计。

当前挑战赛接受登记。总奖金为100000美元，每次预测挑战的每个获胜者都可获得部分奖金。奖金将分发给2019年8月至2019年4月底三轮比赛中胜出的团队。

IARPA并不是唯一对机器学习和数据分析预测能力感兴趣的联邦机构。美国国土安全部最近发起了一项挑战赛，要求参与者使用开放数据来预测生物威胁。获胜方案是一个“先进仪表板”，它将Twitter和Google搜索数据与现有的传染病监测工具（如附件流感和健康地图）整合，以发现新出现威胁的“信号”。

DARPA复杂作战环境起因探析（CONTEXT）项目建立了一套因果关系模型，模拟了通常导致冲突的不同政治、领土和经济紧张局势,帮助规划人员规避意外风险。