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黑天鹅事件

引导图像©JM Soedher / Adob​​e Stock

不幸的是,与Natalie Portman或Western澳大利亚无关的黑色天鹅活动;它描述了一个非常不可能的事件,但可能导致大量的动荡。例如,2008年全球经济衰退或比如2020年的所有衰退。

根据定义,没有人看到黑色天鹅事件即将到来 - 但斯坦福的研究人员正在试图改变这一点。他们正在建立一种计算方法来试图预测,当下一个优雅的颈部会抬起头来。

“这项工作很令人兴奋,因为它有机会参加知识和我们在实验室中建造的计算工具,并使用那些更好地理解 - 甚至预测或预测 - 在我们周围的世界中发生了什么,”博王,助理斯坦福和研究高级作者生物工程教授告诉斯坦福新闻

预测前所未有的事件

出版于PLO计算生物学,该方法基于自然系统,斯坦福新闻报道,并可在环境和医疗保健研究中有用。(与黑色天鹅事件的其他领域的应用,如经济学和政治,可能会进一步下降派克。)

据斯坦福新闻称,该工作受到王氏实验室研究助理的Samuel Bray的启发。

“现有方法依赖于我们所看到的预测未来可能发生的事情,这就是为什么他们倾向于错过黑天鹅事件,”王告诉斯坦福国新闻。

“但Sam的方法是不同的,因为它假设我们只是看到了世界的一部分。它将一些关于我们缺少的东西推断出来,事实证明,在预测方面有助于极大地帮助。”

这个怎么运作

Bray多年来一直在研究微生物社区,并且在那个时候他已经观察了一些事件,其中一个微生物将在人口中爆炸,压倒性的竞争对手。布莱和王想知道这也发生在实验室外,如果是这样,如果可以预测。

要找出,这两者不仅需要找到具有自己的黑色天鹅事件的生态系统,而是有关巨大和详细数量的数据,关于事件本身和他们发生的生态系统。

选择来自自然系统的三种数据集:藻类,栏杆和贻贝测量在月度猕猴桃上持续20年;黑海浮游生物水平每周两次,八年;和哈佛大学研究从森林中净碳测量每半小时自1991年以来。

根据定义,没有人看到黑色天鹅事件即将到来 - 但斯坦福的研究人员正在试图改变这一点。

他们使用统计物理来修复所有这些数据 - 这是使用概率理论和统计数据试图拼写物理事件的物理学。具体而言,他们使用为雪崩和其他具有短期,极端的物理波动开发的模型,并且没有通知 - 标志着黑色天鹅事件的品质相同。

采取该分析,他们开发了一种预测黑色天鹅事件的方法。该方法旨在打开物种和时间尺度等变量,使其即使具有较低的质量数据。

该方法针对其构建的三个数据集进行了测试。使用碎片仅显示出最小的差异,该方法确实准确地预测了黑色天鹅事件发生。

王和布雷布希望扩大他们的预测指标,将其带到可能发生黑色天鹅事件的其他领域,包括经济,流行病学和物理学。

该工作加入了AI算法的爆炸领域和朝向极端事件的计算模型,包括意图预测野火, 协助在海上搜索和救援和优化紧急响应

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