Ученый пытался предсказать экстремальные явления в таких системах, используя множество сложных математических формул, называемых динамическими уравнениями. После решения эти уравнения могут предсказать состояние сложной системы с учетом течения времени. Путем включения набора «исходных условий» в уравнение ученые определяли, являются ли эти условия предупреждающими знаками для конкретного события.
Но, по мнению исследователей из института в Массачесетса, этот метод часто содержит ошибки. В частности, потому, что используется больше информации, чем нужно, и эта информация дает не одно решение, а множество. А как известно из школьного курса математики, множество решений показывает, что решений данной задачи нет.
В ходе исследования команда Массачусетского технологического института разработала компьютерный алгоритм, который использует уравнения и доступные данные для определения предупреждающих признаков экстремальных событий реального мира.
Алгоритм действует как сито, чтобы отсеять предыдущие события, которые в реальной системе в реальном времени проходят мимо внимания людей.
«Мы смотрим на уравнения, предсказывающие потенциал событий, в которых растет напряжение и так они становятся экстремальными событиями. Но также есть большая погрешность в таких прогнозах, поскольку любое событие, которое под влиянием разных факторов может стать экстремальным, может перерасти в ЧП, которое будет масштабным, но настолько экзотическим, невозможным для данных условий, что его вероятность сведется к нулю», — сказал Сапсис.
Исследователи протестировали свой алгоритм прогнозирования для шлейфа сигаретного дыма, циркуляции воды в океане и потока воздуха вокруг реактивного двигателя.«Мы использовали уравнения, описывающие систему, а также некоторые основные свойства системы, выраженные через данные, полученные из небольшого числа числовых расчетов, и мы придумали названия явлений в жизни, которые являются характерными сигналами, сообщая о вероятности экстремального события», — сказал Сапсис.
Исследователи обнаружили, что предыдущие события, предсказанные их методом, развились в экстремальные события в 75-99 процентов случаев.
Соответственно, метод может быть применен ко всем видам систем в реальном мире.
«Это происходит в случайных местах по всему миру, и вопрос заключается в том, чтобы предсказать, где будут возникать эти вихри или горячие точки экстремальных явлений.
Если вы можете предсказать, где происходят эти вещи, возможно, вы сможете разработать некоторые методы контроля, чтобы подавить их», — подытожил профессор Сапсис.
