Ученые научились предсказывать крупнейшие мировые катастрофы

Исследователи Массачусетского технологического института (США) создали алгоритм, который может выявить закономерности, ведущие к возникновению экстремальных событий.

"В настоящее время нет способа объяснить, когда происходят эти экстремальные события. Но если мы сможем предсказать место возникновение этих экстремальных явлений, мы надеемся, что мы сможем применить некоторые стратегии управления, чтобы избежать их", - сказал Фемистоклис Сапсис, адъюнкт-профессор механической и океанической инженерии в Массачусетском технологическом институте.

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.