斯坦福大学的研究人员开发了一种预测空前事件的方法

黑天鹅事件是一个高度不太可能,但大量重要的事件,如2008年的全球经济衰退和塞加羚羊世界三分之一的损失在2015年在几天内。具有挑战性的黑天鹅事件的典型的不可预测性,斯坦福大学的工程师们建议一个方法来预测这些所谓的不可预见的波动。

斯坦福的研究者发明了一种计算方法预测前所未有,极端事件,被称为“黑天鹅”事件。能找到这样的事件,例如,在经济、政治、生态。(图片来源:盖蒂图片社)

“通过分析长期数据从三个生态系统,我们能够表明,波动发生在不同的生物物种在统计上相同的在不同的生态系统,”塞缪尔·布雷说,薄王在实验室研究助理,助理教授在斯坦福大学生物工程。”这表明某些潜在的通用流程,我们可以利用预测这种极端行为。”

的预测方法研究人员已经开发出详细的最近在PLOS计算生物学,是基于自然系统和可用于卫生保健和环境研究。它也有潜在的应用在学科生态之外,有自己的黑天鹅事件,比如经济和政治。

“这项工作是令人兴奋的,因为这是一个机会的知识和计算工具,we’re在实验室建设和使用那些为了更好地理解,甚至预测或预测——发生在我们周围的世界,”王说,他是论文的资深作者。“它连接我们更大的世界。”

从微生物到雪崩

多年来研究微生物群落,布雷发现几个实例,一个物种将经历一个意外的人口激增,超过它的邻居。与王讨论这些事件,他们怀疑这一现象发生在实验室,如果是,能否预测。

为了解决这个问题,研究人员必须找到其他生物系统,黑天鹅事件的经验。研究人员需要细节,不仅对黑天鹅事件本身也发生的上下文。所以,他们专门寻求生态系统,科学家们一直在密切关注多年。

“这些数据必须捕获长时间难以收集,”布雷说,论文的主要作者。“It’s比PhD-worth信息。但that’s唯一可以看到的光谱在大尺度上这些波动。”

布雷选定了三个折衷的数据集:一个八年的研究,从波罗的海浮游生物物种水平测量每周两次;净碳测量从哈佛大学落叶阔叶林,收集自1991年以来每30分钟;藤壶和度量,藻类和贻贝在新西兰的海岸,每月20多年。

研究人员分析了这三个数据集使用关于雪崩——物理波动的理论,像黑天鹅事件,表现出短期,突然,极端的行为。在其核心,这个理论试图解释的物理系统,如雪崩、地震、火灾余烬,甚至扭曲的糖果包装,所有响应外力与离散事件的各种大小或尺寸——这种现象科学家称“噼啪声。”

建立在分析、预测方法的研究人员开发了一个黑天鹅事件,一个灵活的跨物种和时间跨度,并且能够处理数据更详细和更复杂的比用于开发。

“现有方法依赖于我们看到预测将来会发生什么,这就是为什么他们会错过黑天鹅事件,”王说。“但Sam’s方法是不同的,它假设我们只看到世界的一部分。它意味着我们不见了,结果是帮助很大的预测。”

研究者们测试了他们的方法使用的三个生态系统数据集。只使用每个数据集的碎片——尤其是片段里面最小的波动感兴趣的变量——他们能够准确地预测极端事件发生在这些系统。

他们希望他们的方法的应用扩展到其他系统的黑天鹅事件也存在,如经济学、流行病学、政治和物理。目前,研究人员希望合作领域科学家和生态学家将他们的方法应用到现实世界的情况下,他们可以产生积极的影响他人的生活和地球。

这项研究是由大众基金会和阿诺德和梅布尔·贝克曼基金会资助的。王也是斯坦福Bio-X和吴氏神经科学研究所的成员。

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