Op de universiteit van Tel Aviv is een algoritme voor 'virtuele spijt' in ontwikkeling. Door het verschil te meten tussen de voorspelde en de daadwerkelijke uitkomsten uit het verleden kan het algoritme leren om betere voorspellingen te doen.
Professor Yishay Mansour begon eerder dit jaar het onderzoek naar 'virtuele spijt' op de Blavatnik School of Computer Science, onderdeel van de universiteit van Tel Aviv. Het algoritme is gebaseerd op het concept van 'machine learning', een tak van kunstmatige intelligentie dat zich bezig houdt met algoritmes die kunnen leren op basis van beschikbare gegevens. Door virtuele spijt toe te voegen, dat wordt gebaseerd op het verschil tussen de voorspelde en de daadwerkelijke uitkomst, ontstaat terugkoppeling waarmee het algoritme kan leren van fouten. Deze kennis maakt toekomstige voorspellingen accurater, aldus de professor.
Het onderzoeksproject telt twintig onderzoekers met een achtergrond in computerwetenschappen en economie. Volgens professor Mansour kan het algoritme op veel gebieden ingezet worden. Zo zouden servers en routers efficiënter zijn in te zetten bij een plotselinge piek in het bezoek aan een website. Het project heeft de interesse gewekt van Google, dat twaalf van de twintig onderzoekers aan het project levert. De zoekmachinegigant ziet mogelijkheden om de advertentiediensten AdSense en AdWords te verbeteren met het algoritme.