黒い白鳥。 ブラックスワンについて何回聞いたことがありますか？ 残念ながら、それはナタリー・ポートマンとは何の関係もありませんが、それははるかに「絶対的な」用語です。 これは非常にありそうもないイベントを説明していますが、それが発生した場合、巨大な激変を引き起こす可能性があります。 とりわけ2008つの例？ 2020年の金融危機と…XNUMX年以降に見られたすべてのもの。
定義上、誰も黒い白鳥が来るのを見ません。さもなければ、それはどんな黒い白鳥でしょうか？ 予測不可能な。 点。 しかし、スタンフォード大学の研究者は、最初の（またはXNUMX番目の）難易度で停止するタイプではありません。そのため、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？
「この作業は、私たちが研究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、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のかをよりよく理解する（そして予測する）ために」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、この方法は自然システムに基づいており、環境および健康の研究に役立つ可能性があります。 （経済学や政治学など、ブラックスワンイベントを伴う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ます」とWang氏は言います。 「そしてそれが彼らが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理由です。」 王の研究室で働く研究者サム・ブレイに触発された新しい方法は、未知の要素を方程式に挿入します。 それは、私たちが世界の一部しか見ていないと想定し、何が欠けているのかを理解しようとします。
予測不可能な科学
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。
見つけるために、XNUMX人はこの黒い白鳥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、これらのシステムはまた、イベント自体と生態系の両方に関する膨大で詳細な量のデータを持っている必要がありました。
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年からXNUMX分ごとに森林から伐採されました。
研究者たちは、統計物理学を使用してこのすべてのデータを処理しました。 具体的には、雪崩やその他の自然システム用に開発されたモデルを使用しました。このモデルは、ブラックスワンのようなイベントを区別するのと同じ品質で、短期的、極端、および予期しない物理的変動を伴います。 その分析をもとに、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を受け入れることを目的としているため、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で武装して、メソッド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。
ワンとブレイは、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、つまり経済学、疫学、物理学にまで広げることを望んでいます。 この作業は、森林火災の予測、海上での捜索救助の支援、緊急対応の最適化など、極端なイベントを対象と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。
