Критичні точки не завжди є буквальними точками в просторі та часі. Однак вони надзвичайно важливі для розуміння і запобігання безлічі процесів навіть у розрізі цілої планети. Особливо це важливо в умовах кліматичної кризи, що нависла над планетою, коли основні кліматичні системи Землі перебувають за крок до колапсу, пише Science Alert.
Критичні точки системи можуть являти собою значення деяких системних параметрів, як-от довіра інвесторів, температура довкілля або потреба в електроенергії, залежно від самої системи, які відзначають перехід до нестабільності.
Але чи можемо ми визначити, коли система близька до обриву і чи можна вжити заходів, щоб не допустити цього? Що ми можемо виміряти на фондовому ринку або екосистемі, щоб передбачити, наскільки вона далека від такої критичної точки? За словами старшого викладача Школи фізики в Сіднейському університеті Бена Фулчера й аспіранта-нейрофізика Сіднейського університету Брендана Гарріса, вони зробили прорив у фізиці, завдяки якому це можливо.
Автори дослідження розробили новий метод для передбачення моменту, коли система стане критичною. Ба більше, вчені наполягають, що метод можна застосувати в реальних системах.
За крок до краху
Попередні системи показали, що системи мають тенденцію “сповільнюватися” і стають більш мінливими поблизу критичних точок. Наприклад, у випадку фондових ринків, ціни на акції змінюються менш швидко і демонструють більшу різницю між тижневими максимумами та мінімумами.
Але ці індикатори не працюють, коли системи “шумлять”, тобто ми не можемо точно виміряти, що вони роблять. Багато реальних систем дуже шумні. У своїй роботі вчені зосередилися на пошуку індикаторів, які працюють для реальних систем.
Команда переглянула понад 7 000 різних методів, щоб виявити один, досить потужний, щоб помітити його навіть у найбільш “галасливій” системі. У результаті їм вдалося виявити кілька методів, які напрочуд добре справляються з поставленим завданням.
Далі, на основі цих методів, команда сформулювала простий новий “рецепт для прогнозування критичних точок” — його назвали RAD (Rescaled AutoDensity).
Перевірка “рецепта для прогнозування критичних точок”
Далі вчені перевірили свій метод на складних записах мозкової активності мишей: вони вивчили активність у ділянках мозку миші, які відповідають за інтерпретацію того, що бачить тварина. Коли нейрон активується, сусідні нейрони можуть вловити його сигнал і передати його далі, або вони можуть дозволити сигналу згаснути. Коли сигнал посилюється сусідами, він чинить більший вплив, але надто велике посилення може перетнути критичну точку і спричинити неконтрольований зворотний зв’язок, що може викликати припадок.
Новий метод команди показав, що активність мозку мишей у деяких областях мала більш виражені ознаки близькості до критичної точки, ніж в інших. Наприклад, області з найпростішими функціями працюють далі від критичної точки, ніж області зі складнішими функціями.
Автори дослідження вважають, що мозок, ймовірно, міг еволюціонувати, щоб використовувати критичні точки для підтримки своїх виняткових обчислювальних здібностей.
Команда вважає, що їхній новий метод можна застосувати до більшості реальних систем, від фінансів до медицини та клімату Землі. Таким чином у людства буде більше шансів не просто передбачити крах тієї чи іншої системи, але також і більше часу, щоб запобігти йому.