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

Микробы от похмелья Микробы от похмелья

Бактерии, которые способны утилизировать алкогольный токсин в кишечнике

Популярная механика
Артистка, которую невозможно забыть: 5 знаковых ролей Евгении Добровольской Артистка, которую невозможно забыть: 5 знаковых ролей Евгении Добровольской

Культовые роли Евгении Добровольской, по которым мы будем её помнить

Правила жизни
Добро пожаловать в машину! Добро пожаловать в машину!

Оправдана ли суета вокруг дополненной реальности

CHIP
Зинаида Кириенко. Любовь земная Зинаида Кириенко. Любовь земная

Сыграть в таких картинах и не получить народную СССР — нонсенс

Коллекция. Караван историй
Лена Горностаева Лена Горностаева

Какую часть мужского тела Лена Горностаева считает самой сексуальной?

Playboy
Вот почему люди стали использовать огонь — и приготовление пищи тут не при чем Вот почему люди стали использовать огонь — и приготовление пищи тут не при чем

Исследование, перечеркнувшее привычную картину: зачем люди приручили огонь

Inc.
Цивилизация Цивилизация

Они одними из первых освоили инженерию, завели армию, монархию и дипломатию

Вокруг света
Семейный портрет Семейный портрет

Эксклюзивные кадры и интервью Анны Хилькевич и Артура Мартиросяна — для ОK!

OK!
Финалистки конкурса «Девушка года Playboy-2018» Финалистки конкурса «Девушка года Playboy-2018»

Финалистки конкурса «Девушка года Playboy-2018»

Playboy
Лучшие сериалы про мафию Лучшие сериалы про мафию

Сериалы про мафию: на тот случай, если вы устали пересматривать «Бригаду»

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

Популярные социальные сети собирают данные о пользователях

CHIP
«Я расплакалась, когда смотрела это видео с мужем»: Юлия Топольницкая рассказала, как ее поразил Игорь Чехов «Я расплакалась, когда смотрела это видео с мужем»: Юлия Топольницкая рассказала, как ее поразил Игорь Чехов

Юлия Топольницкая о секретах семейной жизни с актером и шоуменом Игорем Чеховым

VOICE
100 самых сексуальных женщин страны 100 самых сексуальных женщин страны

100 самых сексуальных женщин страны

Maxim
Ультраобработанные продукты: с детства на крючке Ультраобработанные продукты: с детства на крючке

Как ультраобработанная пища влияет на младенцев

Здоровье
Tesla для всех Tesla для всех

Возможности новой Tesla Model 3

CHIP
Секреты лабораторий Секреты лабораторий

Косметика будущего сможет адаптироваться под индивидуальные запросы каждого

Лиза
Беспроводные колонки с мощным звучанием Беспроводные колонки с мощным звучанием

Тест 35 беспроводных колонок

CHIP
Долгая зима: как за пять лет изменились венчурные инвестиции в женские стартапы Долгая зима: как за пять лет изменились венчурные инвестиции в женские стартапы

Почему в России уменьшается объем финансирования проектов предпринимательниц

Forbes
Био-механизм Био-механизм

Пауки, пожалуй, самые высокотехнологичные существа на планете

Вокруг света
Научный руководитель национальной генетической инициативы «100 000 + Я» Константин Северинов: Глобальная база геномов привела бы к подлинной революции в медицине Научный руководитель национальной генетической инициативы «100 000 + Я» Константин Северинов: Глобальная база геномов привела бы к подлинной революции в медицине

Как и для чего собирают и расшифровывают геномы в проекте «100 000 + Я»

Ведомости
Люди на пределе Люди на пределе

Возможности нашего собственного, среднестатистического тела

Вокруг света
Укус осы: правила первой помощи и 8 советов, как его избежать Укус осы: правила первой помощи и 8 советов, как его избежать

Большой угрозы укус осы не представляет, но есть исключения

РБК
Скрытые функции в Android и iOS Скрытые функции в Android и iOS

Как ускорить работу смартфона с помощью инструментов для разработчиков

CHIP
Сотворить «Онегина» Сотворить «Онегина»

Кто участвует в сотворении «Евгения Онегина» вместе с Пушкиным

Seasons of life
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
Большие проблемы Вселенной Большие проблемы Вселенной

Астрофизик Геннадий Бисноватый-Коган — о тайнах Вселенной и пути к их разгадке

Монокль
«Совершенно никакой адвокат» «Совершенно никакой адвокат»

Владимир Ульянов был многообещающим адвокатом...

Дилетант
Мультипекарь, сендвичница, электрогриль — чем они отличаются? Мультипекарь, сендвичница, электрогриль — чем они отличаются?

Какой гаджет выбрать, если хочется бутерброд с сыром, омлет или сэндвич?

CHIP
Орудия пыток Орудия пыток

Для допросов с применением пыток были придуманы самые разные приспособления

Дилетант
«Биология в фокусе: Естественные отделения университетов Российской империи (1830–1900)» «Биология в фокусе: Естественные отделения университетов Российской империи (1830–1900)»

Почему в начале XIX века в университетах было мало практических занятий

N+1
Открыть в приложении