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

Чернобыльское досье КГБ Чернобыльское досье КГБ

Украинская власть за последние годы рассекретила огромный массив документов КГБ

Дилетант
Как запустить посудомоечную машину первый раз — инструкция и советы Как запустить посудомоечную машину первый раз — инструкция и советы

Как правильно запускать посудомоечную машину первый раз?

CHIP
Пот, кровь, слёзы и крест Пот, кровь, слёзы и крест

В конце XI века десятки тысяч людей отправились освобождать Иерусалим

Дилетант
«Ревность о Севере: Прожектерское предпринимательство и изобретение Северного морского пути в Российской империи» «Ревность о Севере: Прожектерское предпринимательство и изобретение Северного морского пути в Российской империи»

Почему предпринимателей интересовала печорская древесина

N+1
11 способов становиться немного умнее каждый день 11 способов становиться немного умнее каждый день

Интеллект, как и тело, требует правильного питания и регулярных тренировок

Psychologies
Нехимические зависимости: что это такое, как их распознать и победить Нехимические зависимости: что это такое, как их распознать и победить

Вы просыпаетесь и сразу тянетесь к телефону?

Maxim
Добро пожаловать в машину! Добро пожаловать в машину!

Оправдана ли суета вокруг дополненной реальности

CHIP
Гений, садовник и киноман: 10 эпизодов из биографии Кодзимы Гений, садовник и киноман: 10 эпизодов из биографии Кодзимы

Что вы знаете о Хидео Кодзиме?

Правила жизни
Анна Седокова Анна Седокова

Наверное, она уже привыкла к эпитетам «горячая», «аппетитная», «сочная»

Playboy
Позитивные вибрации: плюсы и минусы дизельной модификации пикапа JAC T9 Позитивные вибрации: плюсы и минусы дизельной модификации пикапа JAC T9

JAC T9: настоящие внедорожники еще выпускают

ТехИнсайдер
Беспроводные колонки с мощным звучанием Беспроводные колонки с мощным звучанием

Тест 35 беспроводных колонок

CHIP
Биология эльфов Биология эльфов

Чем эльфам пришлось бы «пожертвовать» в обмен на вечную жизнь?

Вокруг света
Скрытые функции в Android и iOS Скрытые функции в Android и iOS

Как ускорить работу смартфона с помощью инструментов для разработчиков

CHIP
Музыка — не в нотах Музыка — не в нотах

Что мы потеряли в музыке за последние сто лет, педантично следуя нотам?

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

Популярные социальные сети собирают данные о пользователях

CHIP
Алексей Маслов: «Для Китая Россия — это прежде всего точки продаж» Алексей Маслов: «Для Китая Россия — это прежде всего точки продаж»

Как развиваются связи РФ и КНР и чего ждать в будущем

РБК
100 самых сексуальных женщин страны 100 самых сексуальных женщин страны

100 самых сексуальных женщин страны

Maxim
Ксения Хаирова Ксения Хаирова

О Валентине Талызиной, актрисе поистине уникальной

Караван историй
Био-механизм Био-механизм

Пауки, пожалуй, самые высокотехнологичные существа на планете

Вокруг света
Крупным планом: что происходит с отечественным кинорынком Крупным планом: что происходит с отечественным кинорынком

Какое кино сейчас интересно зрителям в России?

Inc.
Tesla для всех Tesla для всех

Возможности новой Tesla Model 3

CHIP
Взять кредит и подумать Взять кредит и подумать

Банки будут выдавать кредиты от 50 000 рублей с «периодом охлаждения»

Ведомости
Люди на пределе Люди на пределе

Возможности нашего собственного, среднестатистического тела

Вокруг света
От «коробочек» — к нелинейной архитектуре От «коробочек» — к нелинейной архитектуре

Как может выглядеть архитектура XXI века?

Монокль
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
Жизнь без гаджетов Жизнь без гаджетов

Как прекратить сидеть в телефоне: 9 шагов к цифровой свободе

Лиза
Прорицатель или симулянт: 6 сугубо научных фактов о Нострадамусе, которых вы могли не знать Прорицатель или симулянт: 6 сугубо научных фактов о Нострадамусе, которых вы могли не знать

Кем же был Нострадамус — образованным шарлатаном или все-таки истинным пророком?

Популярная механика
Чьим голосом вы говорите с собой? Чьим голосом вы говорите с собой?

Тест: как часто вы точно понимаете, чего на самом деле хотите

Psychologies
Как безумный Майк Хьюз отправился за славой и погиб Как безумный Майк Хьюз отправился за славой и погиб

Пустыня Мохаве что-то шептала в темноте, пока Безумный Майк готовился к полету

Популярная механика
Пушки или масло Пушки или масло

Как технологии двойного назначения помогли послевоенной конверсии

Эксперт
Открыть в приложении