복잡함 속에서 단순함 찾기
엔지니어는 행동을 예측하고 일기 예보를 개선할 수 있는 방법을 개발합니다.
날짜:
2022년 12월 8일
원천:
휴스턴 대학교
요약:
겉으로 보기에 복잡하고 임의적인 행동을 포함하여 모든 행동에 대해 이를 설명하는 수학 문제가 있다는 이론을 바탕으로 한 연구원이 해당 방정식을 빠르게 찾는 데 도움이 되는 새로운 공식을 발표하고 있습니다. 예, 그는 과학의 속도를 높이고 있습니다.
크고 당당한 괘종시계의 긴 진자가 시간의 리듬을 유지하면서 앞뒤로 계속해서 흔들리는 모습을 상상해 보십시오. 과학자들은 그 움직임을 방정식 또는 역학 모델로 설명할 수 있으며, 겉보기에는 흔들림에 기여하는 수백 가지 요인이 있지만(시계의 무게, 진자의 재료, 광고 무한대) 설명하는 데 필요한 변수는 단 하나뿐입니다. 진자의 움직임을 계산하고 이를 수학으로 변환하면 스윙 각도입니다. 과학자와 수학자들이 그것을 발견하는 데 얼마나 걸렸는지는 알 수 없습니다. 동요에 대한 중요한 단일 변수를 결정하기 위해 방정식의 각 변수를 테스트하는 데 몇 년이 걸렸을 수 있습니다.
이제 휴스턴 대학의 한 연구원은 가능한 최소한의 변수로 이러한 종류의 복잡한 시스템을 설명하는 방법을 보고하고 있으며, 때로는 수백만의 가능성을 최소 금액으로, 드문 경우에는 하나만으로 줄입니다. 자연계의 거동을 이해하고 예측하는 효율성과 능력으로 과학의 속도를 높일 수 있는 발전이며, 일기 예보에서 항공기 생산에 이르기까지 시뮬레이션을 사용하는 일련의 활동 속도를 높이는 데 영향을 미칩니다.
"괘종시계의 예에서 나는 진자가 앞뒤로 흔들리는 비디오를 찍을 수 있고 그 비디오에서 무엇이 올바른 변수인지 자동으로 발견할 수 있습니다. 시스템 역학의 정확한 모델을 통해 이러한 시스템을 더 깊이 이해할 수 있을 뿐만 아니라 그들의 미래 행동을 예측할 수 있는 능력"이라고 Nature Machine Intelligence 저널에 Kalsi 기계 공학 조교수인 Daniel Floryan이 보고했습니다 .
콤팩트하면서도 정확한 모델 구축을 시작하려면 한 가지 원칙이 기본입니다. 모든 작업에는 복잡하고 무작위로 보이는 작업에도 시스템을 콤팩트하게 표현할 수 있는 기본 패턴이 있습니다.
"우리의 방법은 수학적으로 가능한 가장 간결한 설명을 찾습니다. 이것이 우리의 방법을 다른 방법과 차별화하는 것입니다."라고 Floryan은 말했습니다.
기계 학습과 부드러운 다양체 이론의 아이디어를 사용하여 이 방법은 시뮬레이션을 매우 빠르고 저렴하게 만듭니다.
한 응용 프로그램에서 Floryan은 몇 가지 화학 물질 간의 반응을 시뮬레이션했습니다. 반응은 화학 물질이 만났을 때 복잡한 행동을 일으켰습니다. 시뮬레이션을 위해 20,000개 이상의 변수가 필요한 반복적이고 리드미컬한 나선형입니다. Floryan은 자신의 알고리즘에 반응 비디오를 제공했고 동작을 이해하는 데 단 하나의 변수만 필요하다는 사실을 발견했습니다. 필요한 변수는 시계의 초침처럼 나선이 시작된 곳으로 돌아가는 데 걸리는 시간이었습니다.
날씨 예측과 관련하여 수치 모델은 복잡한 물리학 및 유체 역학 방정식을 사용하는 대기의 컴퓨터 시뮬레이션입니다.
"기상 예측 및 기후 모델링의 경우 훨씬 더 빠른 것이 있으면 지구의 기후를 더 잘 모델링하고 일어날 일을 더 잘 예측할 수 있습니다."라고 Floryan은 말했습니다.
출처 : https://www.sciencedaily.com/