Черный лебедь. Сколько раз вы слышали о «Черном лебеде»? К сожалению, к Натали Портман это не имеет никакого отношения, но это гораздо более «абсолютный» термин. Оно описывает крайне маловероятное событие, но которое, если оно произойдет, может вызвать гигантские потрясения. Два примера прежде всего? Финансовый кризис 2008 года и… все, что мы видели с 2020 года.
По определению, никто не видит приближения черного лебедя, иначе какой бы это был черный лебедь? Непредсказуемый. Точка. Но исследователи из Стэнфорда не из тех, кто останавливается на первой (или сотой) трудности, и по этой причине они пытаются изменить ситуацию. Они создают вычислительный метод, чтобы попытаться предсказать, когда произойдет следующее «непредсказуемое» событие.
Можем ли мы предсказать черного лебедя?
«Эта работа интересна, потому что это возможность использовать знания и вычислительные инструменты, которые мы создаем в лаборатории, и использовать их в реальности. Чтобы лучше понять (и даже предсказать), что происходит в окружающем нас мире», — говорит он. Бо Ван, доцент кафедры биоинженерии в Стэнфорде и старший автор исследования.
Опубликовано в PLOS Computational Biology, метод основан на природных системах и может быть полезен в исследованиях окружающей среды и здравоохранения. (Вскоре могут появиться приложения и в других областях, где происходят события «черного лебедя», таких как экономика и политика.)
«Существующие методы прогнозирования полагаются на прошлые данные для прогнозирования будущих данных», — говорит Ван. «И именно поэтому они склонны предсказывать предсказуемое, а не непредсказуемое, как черный лебедь». Новый метод, вдохновленный исследователем Сэмом Бреем, который работает в лаборатории Ванга, вставляет в уравнение неизвестный элемент. Он предполагает, что мы видим только часть мира, и пытается выяснить, чего не хватает.
Наука о непредсказуемом
Брей изучал микробные сообщества в течение многих лет, и за это время он наблюдал некоторые события, когда микроб взорвался в популяции, устранив своих соперников. Брэй и Ван задались вопросом, могло ли это произойти и за пределами лаборатории, и если да, то можно ли это предсказать.
Чтобы выяснить это, им нужно было не только найти экологические системы, в которых уже встречался этот черный лебедь, но и эти системы также должны были иметь огромные и подробные объемы данных, как о самих событиях, так и об экосистеме.
Для разработки метода были выбраны три набора данных из природных систем: измерения водорослей, ракушек и мидий на побережье Киви берется ежемесячно в течение 20 лет; уровни планктона Черного моря дважды в неделю в течение восьми лет; и Гарвардское исследование, которое он провел измерения углерода сеть из леса каждые полчаса с 1991 года.
Исследователи обработали все эти данные с помощью статистической физики. В частности, они использовали модели, разработанные для лавин и других природных систем с краткосрочными, экстремальными и необъявленными физическими колебаниями — теми же качествами, которые отличают явление «черный лебедь». Проведя этот анализ, они разработали метод прогнозирования события «черный лебедь».
Предсказатель черного лебедя! Оно работает?
Предполагается, что метод будет открыт для таких переменных, как виды и временные рамки, что позволяет ему работать даже с данными более низкого качества. Вооруженный фрагментами, показавшими лишь минимальные вариации, метод точно предсказал событие «черный лебедь». Это сработало, да.
Ван и Брей надеются расширить этот «предсказатель», распространив его на другие области, где может возникнуть «черный лебедь»: экономику, эпидемиологию и физику. Работа объединяет растущую область алгоритмов искусственного интеллекта и вычислительных моделей, ориентированных на экстремальные явления, в том числе предназначенных для прогнозирования лесных пожаров, оказания помощи в морских поисково-спасательных операциях и оптимизации реагирования на чрезвычайные ситуации.
