Инженеры из МТИ разработали систему, которая может выявить ключевые паттерны, предсказывающие появление экстремальной ситуации. Профессор Фемистокл Сапсис говорит: «Мы применили систему в турбулентных потоках жидкости, которые является Священным Граалем экстремальных событий. Они встречаются в климатической динамике, обретая форму экстремальных осадков, в инженерных потоках жидкости, вроде напряжения вокруг аэродинамических поверхностей или акустических нестабильностей внутри газовых турбин. Если мы сможем предсказать возникновение этих событий, то сможем разработать стратегии для их избежания».
Для предсказания экстремумов в сложных системах ученые обычно опираются на ряд динамических уравнений, крайне сложных математических формул, которые при решении могут предсказать состояние сложной системы в будущем.
Исследователи могут ввести в такие уравнения набор изначальных условий или значений для определенных переменных и решить уравнения при этих условиях. Если в результате получается состояние, которое считается экстремальной для системы, то ученые делают вывод, что изначальные условия могут быть предпосылкой для экстремума или же предупреждающим знаком.
Динамические уравнения формулируются на основе базовой физики системы. Но физика многих сложных систем до сих пор понята не до конца, и в модели постоянно закрадываются ошибки, и потому полагаться на подобные прогнозы было бы неправильно.
Более того, даже если физика процессов четко описана, то все равно в них столько изначальных условий, что на выходе получается столь же большое число возможных результатов.
Что же сделали на этот раз? Исследователи разработали общую систему в форме компьютерного алгоритма, в котором сочетаются и уравнения, и доступная информация, он позволяет определить предпосылки катастроф, возможных в реальном мире.
«Мы смотрим на уравнения в поисках возможных состояний с крайне высоким уровнем роста, которые одновременно согласуются с реальными данными. Таким образом мы можем отличить события, которые произойдут с некоторой степенью вероятности, от слишком экзотических», — говорит Сапсис.
То есть система работает как своего рода фильтр, который ловит предпосылки, чье существование возможно в реальных системах.
Инженеры протестировали свой подход на модели турбулентного потока жидкости — опытной системе динамики жидкостей, которая описывала хаотическую жидкость или газ, вроде клуба сигаретного дыма, воздушного потока вокруг реактивного двигателя, океанических и атмосферных циркуляций и даже потока крови, идущего сквозь клапаны сердца и артерии.
Потом ученые создали симуляции турбулентного потока и начали наблюдать за предпосылками, на которые указал их метод. Оказалось, что эти предпосылки давали начало экстремальным событиям в 75−99% случаев, в зависимости от сложности симулированного потока.
Сапсис говорит, что их алгоритм достаточно генерализованный для применения в большом спектре систем, способных привести к катастрофе. Сейчас ученый планирует применить метод в сценариях, где жидкость встречается с препятствием или стеной. Под такое описание подходят и воздушные потоки вокруг самолетов и океанические течения, встречающие нефтяные платформы.
