Хаотические системы подчиняются своим законам, но их все же можно прогнозировать

CHIPHi-Tech

Хаос в системе

Машинное обучение позволяет алгоритмам предсказывать эволюцию хаотических систем. Хорошие новости для метеорологов, врачей и глобальных систем электроснабжения.

Хаос. Крайне запутанный, непостижимый. Постоянное лихорадочное движение во всех направлениях. Описать этот беспорядок, кажется, невозможно. Тем более с тех пор, как пионеры теории хаоса открыли эффект бабочки. Даже малейшее возмущение сложной системы (погоды, экономики или другого подобного) может повлечь за собой цепочку событий, которая приведет к непредсказуемым последствиям в будущем. Поскольку мы не можем определить состояние этих систем с точностью, позволяющей предсказать дальнейший ход событий, мы живем, так сказать, под покровом неопределенности.

Но теперь для прогнозирования эволюции хаотических систем с любого момента времени до невероятно отдаленных горизонтов ученые задействовали машинное обучение — метод, стоящий за последними достижениями в области искусственного интеллекта (ИИ). Данные прогнозов получены специалистом по теории хаоса Эдвардом Оттом и четырьмя сотрудниками Мэрилендского университета. Они использовали резервуарные вычисления (Reservoir Computing), один из алгоритмов машинного обучения, чтобы «изучить» динамику типичной хаотической сис темы, называемой уравнением Курамото — Сивашинского. Это уравнение, по словам аспиранта Отта и главного автора исследований Джаидипа Патхака, служит в качестве «стандартного испытательного стенда для изучения турбулентности и пространственно-временного хаоса». В образном представлении эволюционирующее решение этого уравнения ведет себя словно фронт пламени, мерцающий при перемещении сквозь горючую среду. Промежуток времени, за пределами которого приемлемое предсказание о поведении системы становится невозможным, математики называют временем Ляпунова.

Данные вместо уравнений

Пройдя обучение на данных о прошлой эволюции уравнения Курамото — Сивашинского, алгоритм смог предсказать эволюцию этой системы, подобной пламени, в течение восьми периодов времени Ляпунова. «Это в самом деле очень хороший результат, — комментирует прогноз Хольгер Кантц, специалист по теории хаоса из Института физики сложных систем Общества Макса Планка в Дрездене. — Метод машинного обучения — это почти такое же благо, как и знание истины». При этом алгоритму ничего не известно о таких факторах, определяющих эволюцию, как собственно уравнение Курамото — Сивашинского. Он обрабатывает только данные об эволюционирующем решении граничных условий уравнения. В результате эта версия ИИ становится мощным средством для предсказания эволюции хаотической системы, поскольку во многих случаях уравнения, которые описывали бы хаотическую систему, вообще не известны. Из результатов исследований группы Отта вытекает простой вывод: знать уравнение системы вовсе не обязательно, самое главное — нужны только данные о ее эволюции. «Может быть, в один прекрасный день мы сможем предсказать погоду не с помощью очень сложных моделей атмосферы, а с помощью алгоритмов машинного обучения», — говорит Кантц.

Обычный подход к прогнозированию поведения хаотической системы заключается в том, чтобы максимально точно измерить ее условия в определенный момент времени, использовать эти данные для калибровки физической модели и затем привести ее в движение. Для получения приблизительного прогноза на восемь времен Ляпунова в таком случае нужно измерить начальные условия типичной системы в сто миллионов раз точнее. В статье, опубликованной в январском выпуске журнала Physical Review Letters (PRL), исследователи показывают, что предсказанное ими пламевидное решение уравнения Курамото — Сивашинского точно соответствует его истинному решению в пределах восьми времен Ляпунова вплоть до окончательной победы хаоса. Только с этого момента фактические и предсказанные состояния системы начинают резко расходиться.

Авторизуйтесь, чтобы продолжить чтение. Это быстро и бесплатно.

Регистрируясь, я принимаю условия использования

Рекомендуемые статьи

Будущее пятого поколения Будущее пятого поколения

Время 4G на исходе. 5G серьезно изменит нашу жизнь

Популярная механика
Возможно, у вас уже все есть: разбор гардероба в 4 простых правилах Возможно, у вас уже все есть: разбор гардероба в 4 простых правилах

Почему бы не заняться разбором гардероба прямо сейчас?

Правила жизни
Крошка Ро Крошка Ро

Блогер Марьяна Ро выбралась в реальный мир без одежды

Maxim
Евпатория Евпатория

Евпатория — город, существующий во многих измерениях

Знание – сила
Беспроводные колонки с мощным звучанием Беспроводные колонки с мощным звучанием

Тест 35 беспроводных колонок

CHIP
Борьба за наследство Борьба за наследство

Диадохи: наследники Александра Македонского, развалившие его империю

Дилетант
Био-механизм Био-механизм

Пауки, пожалуй, самые высокотехнологичные существа на планете

Вокруг света
Инвесторы стали избирательнее и осторожнее Инвесторы стали избирательнее и осторожнее

Агробизнес продолжает планировать инвестиции в развитие

Агроинвестор
Добро пожаловать в машину! Добро пожаловать в машину!

Оправдана ли суета вокруг дополненной реальности

CHIP
Плохой «ритм» сна связан с 83 болезнями Плохой «ритм» сна связан с 83 болезнями

Люди плохо представляют, сколько они на самом деле спят

ТехИнсайдер
Микробы от похмелья Микробы от похмелья

Бактерии, которые способны утилизировать алкогольный токсин в кишечнике

Популярная механика
Нефть, газ и будущее Нефть, газ и будущее

Стремление заглянуть в будущее — неотъемлемая часть человеческой натуры.

Ведомости
20 вещей, которые могут тебе пригодиться в постели 20 вещей, которые могут тебе пригодиться в постели

Объекты и явления, при помощи которых твой секс будет еще великолепнее

Maxim
Одежда-антистресс Одежда-антистресс

Что включить в дофаминовый гардероб

Лиза
100 самых сексуальных женщин страны 100 самых сексуальных женщин страны

100 самых сексуальных женщин страны

Maxim
«Важно запасть в душу потребителю» «Важно запасть в душу потребителю»

Как государство поддерживает экспортеров

Эксперт
Люди на пределе Люди на пределе

Возможности нашего собственного, среднестатистического тела

Вокруг света
Вера Васильева: «Я ничего специально не делаю, живу как хочется» Вера Васильева: «Я ничего специально не делаю, живу как хочется»

Ее взлет в кино был ярким и мощным, а годы в профессии — разными, трудными...

Караван историй
Финалистки конкурса «Девушка года Playboy-2018» Финалистки конкурса «Девушка года Playboy-2018»

Финалистки конкурса «Девушка года Playboy-2018»

Playboy
Почему поколение Z уходит из корпораций и выбирает франшизы Почему поколение Z уходит из корпораций и выбирает франшизы

Почему зумеры выбирают вместо корпоративной стабильности предпринимательство?

Forbes
Сеть знает обо всем, что вы делали Сеть знает обо всем, что вы делали

Популярные социальные сети собирают данные о пользователях

CHIP
Какое пиво лучше с оливье, борщом, окрошкой: ответ специалиста Какое пиво лучше с оливье, борщом, окрошкой: ответ специалиста

Крайне необычный варианты гастрономической пары к пиву

Maxim
Скрытые функции в Android и iOS Скрытые функции в Android и iOS

Как ускорить работу смартфона с помощью инструментов для разработчиков

CHIP
Чем ты это сказала? Чем ты это сказала?

Кто говорит с нами из колонок?

Men Today
Tesla для всех Tesla для всех

Возможности новой Tesla Model 3

CHIP
Бесплатные приложения для планирования: какое выбрать Бесплатные приложения для планирования: какое выбрать

Бесплатные приложения-планировщики: чем отличаются и какое стоит попробовать?

Inc.
Война, родившая джип Война, родившая джип

Наибольшее число типов армейского автотранспорта породила Вторая мировая война

Популярная механика
Владимир Потанин: «Деньги — это просто строительный материал» Владимир Потанин: «Деньги — это просто строительный материал»

Владимир Потанин о жизни, главных качествах бизнесмена и жадности

Men Today
Как выбрать идеальный ноутбук Как выбрать идеальный ноутбук

Правильный ноутбук выполняет все пожелания пользователя

CHIP
Мост в небесах Мост в небесах

Некоторые современные мосты сооружают только для того, чтобы заинтриговать

Знание – сила
Открыть в приложении