За шаг до краха. Прорыв в физике поможет предсказать, когда климат Земли выйдет из строя
За шаг до краха. Прорыв в физике поможет предсказать, когда климат Земли выйдет из строя

За шаг до краха. Прорыв в физике поможет предсказать, когда климат Земли выйдет из строя

Исследователи разработали новый метод, предсказывающий, когда система близка к своему краю и дающий возможность не допустить ее краха.

Критические точки не всегда являются буквальными точками в пространстве и времени. Однако они чрезвычайно важны для понимания и предотвращения множества процессов даже в разрезе целой планеты. Особенно это важно в условиях климатического кризиса, нависшего над планетой, когда основные климатические системы Земли находятся за шаг до коллапса, пишет Science Alert.

Критические точки системы могут представлять собой значения некоторых системных параметров, таких как доверие инвесторов, температура окружающей среды или потребность в электроэнергии, в зависимости от самой системы, которые отмечают переход к нестабильности.

У Фокус. Технологии появился свой Telegram-канал. Подписывайтесь, чтобы не пропускать самые свежие и захватывающие новости из мира науки!

Но можем ли мы определить, когда система близка к обрыву и можно ли предпринять действия, чтобы не допустить этого? Что мы можем измерить на фондовом рынке или экосистеме, чтобы предсказать, насколько она далека от такой критической точки? По словам старшего преподавателя Школы физики в Сиднейском университете Бена Фулчера и аспиранта-нейрофизика Сиднейского университета Брендана Харриса, они совершили прорыв в физике, благодаря которому это возможно.

Авторы исследования разработали новый метод для предсказания момента, когда система станет критической. Более того, ученые настаивают, что метод применим в реальных системах.

За шаг до краха

Предыдущие системы показали, что системы имеют тенденцию "замедляться" и становятся более изменчивыми вблизи критических точек. Например, в случае фондовых рынков, цены на акции меняются менее быстро и демонстрируют большую разницу между недельными максимумами и минимумами.

Но эти индикаторы не работают, когда системы "шумят", то есть мы не можем точно измерить, что они делают. Многие реальные системы очень шумные. В своей работе ученые сосредоточились на поиске индикаторов, работающих для реальных систем.

Команда просмотрела более 7 000 различных методов, чтобы обнаружить один, достаточно мощный, чтобы заметить его даже в самой "шумной" системе. В результате им удалось обнаружить несколько методов, которые на удивление хорошо справляются с поставленной задачей.

Далее, на основе этих методов, команда сформулировала простой новый "рецепт для прогнозирования критических точек" — его назвали RAD (Rescaled AutoDensity).

Проверка "рецепта для прогнозирования критических точек"

Далее ученые проверили свой метод на сложных записях мозговой активности мышей: они изучили активность в областях мозга мыши, отвечающих за интерпретацию того, что видит животное. Когда нейрон активируется, соседние нейроны могут уловить его сигнал и передать его дальше, или они могут позволить сигналу затухнуть. Когда сигнал усиливается соседями, он оказывает большее влияние, но слишком большое усиление может пересечь критическую точку и вызвать неконтролируемую обратную связь, что может вызвать припадок.

Новый метод команды показал, что активность мозга мышей в некоторых областях имела более выраженные признаки близости к критической точке, чем в других. Например, области с простейшими функциями работают дальше от критической точки, чем области с более сложными функциями.

Авторы исследования полагают, что мозг, вероятно, мог эволюционировать, чтобы использовать критические точки для поддержки своих исключительных вычислительных способностей.

Команда считает, что их новый метод можно применить к большинству реальных систем, от финансов до медицины и климата Земли. Таким образом у человечества будет больше шансов не просто предсказать крах той или иной системы, но также и больше времени, чтобы предотвратить его.

Теги по теме
исследование ученые Земля
Источник материала
loader