Algorytm przewidujący kataklizmy

Neurolodzy i matematycy z brytyjskiego University of Sussex i australijskiego Charles Sturt University połączyli ostatnio swe siły i udało im się stworzyć matematyczny model, który ma pozwolić uniknąć nam w przyszłości wszelkiego rodzaju katastrof zanim te się wydarzą.

Neurolodzy i matematycy z brytyjskiego University of Sussex i australijskiego Charles Sturt University połączyli ostatnio swe siły i udało im się stworzyć matematyczny model, który ma pozwolić uniknąć nam w przyszłości wszelkiego rodzaju katastrof zanim te się wydarzą. Odkryli oni, że przepływ informacji we wszystkich skomplikowanych systemach tuż przed przejściem ze stanu "zdrowego" w "niezdrowy" osiąga maksimum, a jeśli da się to odpowiednio szybko wykryć - to być może da się kataklizmowi zapobiec.

Model ten da się zastosować chociażby do ludzkiego mózgu (tuż przed napadem padaczkowym), globalnego systemu ekonomicznego (tuż przed kryzysem) czy nawet ziemskiej atmosfery (tuż przed dużą zmianą klimatu). A wszystko opiera się na założeniu, że dynamika tych złożonych systemów jest w zasadzie taka sama - opiera się ona na tym jak przepływa informacja pomiędzy poszczególnymi ich elementami.

Naukowcy doszli więc do wniosku, że da się obliczyć kiedy dany system dotrze do swego momentu krytycznego - a udało im się to potwierdzić eksperymentalnie w przypadku prac nad modelem Isinga wykorzystywanym w mechanice statystycznej do badań nad przejściami fazowymi. Jest to model ferromagnetyka, który opisuje jak poszczególne atomy tego materiału oddziałują ze sobą i jak wpływa to na stan całości - czyli jak powstaje pole magnetyczne.

Po przeprowadzeniu symulacji na uniwersyteckim superkomputerze okazało się, że gdy w układzie globalny przepływ entropii osiągnie swój punkt maksymalny za chwilę dojdzie do zmiany stanu układu.

Przy użyciu tego samego modelu powinno zatem udać się przewidzieć kataklizmy w prawdziwym świecie - począwszy od medycyny i ludzkiego mózgu, przez ekonomię aż po klimat. Konieczne będą jednak do tego dalsze badania.

Źródła: ,

Geekweek
Masz sugestie, uwagi albo widzisz błąd?
Dołącz do nas