麻省理工学院的科学家开发了一种新算法,该算法可以通过发现可能影响气候,飞机性能或海洋环流的不稳定性来预测现实世界中可能发生的极端事件。许多极端事件-从平静的水域升起的流氓浪潮,到燃气轮机内部的不稳定,到以前顽强的野生动植物物种的突然灭绝-似乎在没有警告的情况下发生。
几乎不可能预测何时会出现这种不稳定爆发,尤其是在具有复杂且不断变化的球员和棋子组合的系统中。麻省理工学院 (MIT) 的科学家设计了一个框架,用于识别极端事件之前的关键模式。
该框架可以应用于各种复杂的多维系统,以挑选出最有可能在现实世界中发生的警告信号。麻省理工学院副教授Themistoklis Sapsis说: “目前还没有方法来解释这些极端事件何时发生。”
“我们已经将这一框架应用于湍流流动,这是极端事件的圣杯。它们在气候动力学中以极端降雨的形式遇到,在工程流体流动中遇到,例如机翼周围的应力以及燃气轮机内部的声学不稳定性,”Sapsis说。
“如果我们能够预测这些极端事件的发生,希望我们可以应用一些控制策略来避免它们,” 他说。在预测复杂系统中的极端事件时,科学家通常尝试求解动力学方程组-复杂的数学公式,一旦求解,就可以预测复杂系统随时间的状态。
研究人员可以在这样的方程式中插入一组初始条件或某些变量的值,并在这些条件下求解方程式。如果结果产生的状态被认为是系统中的极端事件,科学家可以得出结论,这些初始条件必须是先兆或警告信号。
除了方程式之外,科学家还查看了现实世界系统上的可用数据,以找出特征警告模式。然而,极端事件很少发生,如果一个人仅仅依靠数据,他们将需要大量的数据,在很长一段时间内,能够确定任何前体。
相反,研究人员以计算机算法的形式开发了一个通用框架,该框架结合了方程式和可用数据,以识别最有可能在现实世界中发生的极端事件的前兆。
Sapsis说,该框架具有足够的通用性,可以应用于可能发生极端事件的广泛系统。他计划将该技术应用于流体相对于边界或墙壁流动的情况,例如空气围绕喷气飞机流动,以及洋流对抗石油立管。
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