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

Неон-киллер Неон-киллер

Евгения Крегжде поразила нас в самое сердце

Maxim
От Тегерана до Потсдама: большая дипломатия в конце Второй мировой войны От Тегерана до Потсдама: большая дипломатия в конце Второй мировой войны

Как Сталин, Рузвельт и Черчилль преодолевали взаимное недоверие

Монокль
Рейтинг брендов Рейтинг брендов

Бренды, которые стали заметны на рынке за год

Forbes
Романтика в большом городе Романтика в большом городе

Психология любви в условиях вечной спешки

Лиза
6 признаков глупого человека 6 признаков глупого человека

Как понять, кого нужно избегать? Да и нужно ли на самом деле?

Psychologies
Что делать и куда жаловаться, если вас сбил электросамокат Что делать и куда жаловаться, если вас сбил электросамокат

Как действовать в случае ДТП с электросамокатом

РБК
Добро пожаловать в машину! Добро пожаловать в машину!

Оправдана ли суета вокруг дополненной реальности

CHIP
5 самых странных (но прикольных) видов велоспорта: вы точно захотите попробовать 5 самых странных (но прикольных) видов велоспорта: вы точно захотите попробовать

Топ-5 самых необычных спортивных дисциплин с велосипедом

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

Популярные социальные сети собирают данные о пользователях

CHIP
Больше движений! Больше движений!

Нужно больше двигаться, а не искать отговорки, почему не можешь

Y Magazine
Огнем и волной Огнем и волной

3D-печать на сегодня – один из столпов мирового технического прогресса

Популярная механика
Будь в форме Будь в форме

Мы собрали семь причин, из-за которых вы никак не можете обрести фигуру мечты

Moodboard
Tesla для всех Tesla для всех

Возможности новой Tesla Model 3

CHIP
Франшиза: Что скрывается за этим словом? Франшиза: Что скрывается за этим словом?

Франшиза — идеальный рецепт успеха или сложная система с подводными камнями?

Наука и техника
100 самых сексуальных женщин страны 100 самых сексуальных женщин страны

100 самых сексуальных женщин страны

Maxim
Индивидуалистка из СССР: как Айн Рэнд боролась с коммунизмом и создавала бестселлеры Индивидуалистка из СССР: как Айн Рэнд боролась с коммунизмом и создавала бестселлеры

Как Айн Рэнд, дочь аптекаря из Петербурга, смогла покорить США

Forbes
Беспроводные колонки с мощным звучанием Беспроводные колонки с мощным звучанием

Тест 35 беспроводных колонок

CHIP
Пресноводные русалки Пресноводные русалки

Когда-то давно, 200 тысяч лет назад, в Евразии появился необыкновенный зверь

Знание – сила
Био-механизм Био-механизм

Пауки, пожалуй, самые высокотехнологичные существа на планете

Вокруг света
Нажми на кнопку: фильмы по мотивам азиатских игр Нажми на кнопку: фильмы по мотивам азиатских игр

Гид по экранизациям азиатских видеоигр

Правила жизни
Скрытые функции в Android и iOS Скрытые функции в Android и iOS

Как ускорить работу смартфона с помощью инструментов для разработчиков

CHIP
Изогнутый экран смартфона — это удобно? Изогнутый экран смартфона — это удобно?

Стоит ли покупать смартфоны с изогнутыми экранами?

CHIP
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
Минус вайб Минус вайб

Чем опасно доверять написание кода нейросетям?

N+1
Судьба разведчика Судьба разведчика

Под покровом секретности на Урале в 1962 году случился международный скандал

Популярная механика
Иван Соснин: Хочется находить крупицы хорошего Иван Соснин: Хочется находить крупицы хорошего

Режиссер Иван Соснин — о пути в кино, сказках и нейросетях в кинопроизводстве

Ведомости
Даже если вам немного за 30 Даже если вам немного за 30

Как построить отношения и найти свою половинку в зрелом возрасте

Psychologies
От синтеза клетки до зрелого цветка От синтеза клетки до зрелого цветка

Как выращиваются орхидеи рода фаленопсис на базе тепличного комбината

Агроинвестор
Человек и его бактерии Человек и его бактерии

Отвечаем на главные вопросы о кишечной микрофлоре

Популярная механика
Атлантические крепости Третьего рейха Атлантические крепости Третьего рейха

Атлантический вал: порты-крепости и их роль в обороне Третьего рейха

Наука и техника
Открыть в приложении