黒い白鳥。 ブラック・スワンのことを何回聞いたことがありますか? 残念ながら、ナタリー・ポートマンとは何の関係もありませんが、より「絶対的な」用語です。 それは非常にありそうもない出来事を説明していますが、それが起こった場合、巨大な混乱を引き起こす可能性があります. 何よりも2008つの例？ 2020 年の金融危機、そして XNUMX 年以降のすべての出来事。
定義上、黒い白鳥がやってくるのを見た人は誰もいません。 予測不可能な。 点。 しかし、スタンフォード大学の研究者は、XNUMX 番目 (または XNUMX 番目) の難易度で止まるタイプではありません。このため、彼らは物事を変えようとしています。 彼らは、次の「予測不可能な」イベントがいつ発生するかを予測しようとする計算方法を構築しています。
ブラックスワンを予測できますか？
「私たちが実験室で構築している知識と計算ツールを実際に使用する機会であるため、この作業はエキサイティングです。私たちの周りの世界で何が起こっているかをよりよく理解する (さらには予測する) ためです」と彼は言います。 ボーワン、スタンフォード大学のバイオエンジニアリングの助教授であり、研究の上級著者。
PLOS ComputationalBiologyに掲載この方法は自然のシステムに基づいており、環境や健康の研究に役立つ可能性があります。 （経済や政治など、ブラックスワンのイベントがある他の分野でのアプリケーションは、すぐに来るかもしれません。）
「既存の予測方法は、過去のデータに基づいて将来のデータを予測しています」と Wang 氏は言います。 「だからこそ、ブラック スワンのように予測不可能なものではなく、予測可能なものを予測する傾向があるのです。」 Wang の研究室で働く研究者 Sam Bray に着想を得た新しい方法は、方程式に未知の要素を挿入します。 世界の一部しか見えていないと仮定し、何が欠けているのかを見つけようとします。
予測不能の科学
ブレイは何年もの間微生物群集を研究しており、その間に彼は微生物が集団内で爆発し、そのライバルを排除するいくつかのイベントを観察しました。 ブレイとワンは、これが実験室の外でも起こり得るかどうか、もしそうなら、それが予測できるかどうか疑問に思いました。
発見するために、XNUMX 人は、このブラック スワンがすでに発生した生態系を見つける必要があっただけでなく、これらのシステムには、イベント自体と生態系の両方に関する膨大で詳細なデータが必要でした。
メソッドの開発のために、自然システムからのXNUMXつのデータセットが選択されました。 藻類、フジツボ、ムール貝の測定 キウイ海岸で20年間毎月撮影。 プランクトンのレベル 黒海のXNUMX年間、週にXNUMX回撮影。 そして彼が行ったハーバード大学の研究 炭素測定 1991 年以来、XNUMX 分ごとに森林から伐採されています。
研究者は、統計物理学を使用してこれらすべてのデータを処理しました。 具体的には、彼らは雪崩やその他の短期的で極端な予告されていない物理的変動を伴う自然システムのために開発されたモデルを使用しました。 その分析を利用して、彼らはブラック スワン イベントを予測する方法を開発しました。
ブラックスワンの予言者！ できます？
この方法は、種や時間スケールなどの変数に対して開かれているため、低品質のデータでも機能します。 最小限の変動のみを示すフラグメントを使用して、この方法はブラック スワン イベントを正確に予測しました。 はい、うまくいきました。
Wang と Bray は、この「予測因子」を、ブラック スワンが発生する可能性のある他の分野 (経済学、疫学、物理学) に広げたいと考えています。 この研究は、山火事の予測、海上での捜索と救助の支援、緊急対応の最適化を目的としたものなど、極端な事象に対応した人工知能アルゴリズムと計算モデルの急成長分野に加わります。
