研究者らは、G-Netは回帰型ニューラルネットワークを用いていることから、複雑な非線型力学との時間シーケンスをよりよくシュミレートすることが可能だと指摘している。G-Netの予測能力を評価し、これに習得させながら、チームは偽の事実に基づいたデータのセットを2つ作成し、それぞれに約1000ずつ、今まで知られている治療経過を入れた。研究者らは、治療過程で方法を変えながら、ニューラルネットワークに100近くの新たな予測経過を覚えこませていった。関連ニュース