منوعات

تعمل الخوارزمية الجديدة على التخلص من البيانات “المزعجة” للتنبؤ بشكل أفضل بنقاط التحول

سواء كنت تحاول التنبؤ بكارثة مناخية أو أزمة تتعلق بالصحة العقلية، فإن الرياضيات تخبرنا أن نبحث عن التقلبات.

يمكن للتغيرات في البيانات، من أعداد الحياة البرية إلى مستويات القلق، أن توفر إشارة إنذار مبكر بأن النظام يصل إلى عتبة حرجة، تسمى نقطة التحول، والتي قد تحدث فيها هذه التغييرات بشكل متسارع، أو حتى تصبح غير قابلة للتراجع.

ولكن ما هي أهم نقاط البيانات؟ وأيها مجرد ضجيج؟

يمكن لخوارزمية جديدة طورها باحثون في جامعة بوفالو تحديد نقاط البيانات الأكثر تنبؤًا بالقرب من نقطة التحول. مفصلة في الاتصالات الطبيعيةيستخدم هذا الإطار النظري قوة المعادلات التفاضلية العشوائية لمراقبة تقلب نقاط البيانات، أو العقد، ثم تحديد أي منها يجب استخدامه لحساب إشارة إنذار مبكر.

وأكدت عمليات المحاكاة أن هذه الطريقة كانت أكثر دقة في التنبؤ بنقاط التحول النظرية من الاختيار العشوائي للعقدة.

“كل عقدة صاخبة إلى حد ما – بمعنى آخر، تتغير بمرور الوقت – ولكن بعضها قد يتغير بشكل أسرع وأكثر دراماتيكية من غيرها عندما تكون نقطة التحول قريبة. إن اختيار المجموعة المناسبة من العقد يمكن أن يحسن جودة إشارة الإنذار المبكر، كما يقول مؤلف الدراسة الرئيسي ناوكي ماسودا، دكتوراه، وأستاذ ومدير الدراسات العليا في قسم الرياضيات في جامعة كاليفورنيا، بكلية الآداب والعلوم: “يساعدنا ذلك أيضًا على تجنب إهدار الموارد في مراقبة العقد غير المعلوماتية”.

شارك في تأليف الدراسة نيل ماكلارين، باحث مشارك في مرحلة ما بعد الدكتوراه في قسم الرياضيات، وكازويوكي أيهارا، المدير التنفيذي للمركز الدولي لأبحاث الذكاء العصبي بجامعة طوكيو.

تم دعم هذا العمل من قبل المؤسسة الوطنية للعلوم والوكالة اليابانية للعلوم والتكنولوجيا.

إشارات تحذيرية متصلة عبر الشبكات

تعتبر الخوارزمية فريدة من نوعها من حيث أنها تدمج علوم الشبكات بشكل كامل في العملية. يقول ماسودا إنه في حين تم تطبيق إشارات الإنذار المبكر على البيئة وعلم النفس على مدى العقدين الماضيين، فقد ركز القليل من الأبحاث على كيفية ارتباط هذه الإشارات داخل الشبكة.

فكر في الاكتئاب. وقد نظرت الأبحاث الحديثة إلى هذا المرض وغيره من الاضطرابات النفسية على أنها شبكة من الأعراض التي تؤثر على بعضها البعض من خلال خلق حلقات ردود الفعل. قد يؤدي فقدان الشهية إلى ظهور ما يصل إلى خمسة أعراض أخرى في المستقبل القريب، اعتمادًا على مدى قرب هذه الأعراض من الشبكة.

يقول ماسودا: “باعتباري عالم شبكات، اعتقدت أن علم الشبكات يمكن أن يقدم نهجًا فريدًا، أو حتى محسّنًا، لإشارات الإنذار المبكر”.

ومن خلال النظر بعناية في الأنظمة باعتبارها شبكات، وجد الباحثون أن مجرد اختيار العقد ذات أعلى التقلبات لم يكن الإستراتيجية الأفضل. وذلك لأن بعض العقد المحددة قد تكون مرتبطة بشكل وثيق جدًا بالعقد الأخرى المحددة.

وقال ماسودا: “حتى لو قمنا بدمج عقدتين مع إشارات إنذار مبكر جيدة، فإننا لا نحصل بالضرورة على إشارة أكثر دقة. وفي بعض الأحيان، فإن الجمع بين عقدة واحدة مع إشارة جيدة وعقدة أخرى مع إشارة متوسطة الجودة يعطينا في الواقع إشارة أفضل”. .

على الرغم من أن الفريق قد تحقق من صحة الخوارزمية من خلال عمليات المحاكاة الرقمية، إلا أنهم يقولون إنه يمكن تطبيقها بسهولة على البيانات الحقيقية لأنها لا تتطلب معلومات حول بنية الشبكة نفسها؛ لا يتطلب الأمر سوى حالتين مختلفتين للنظام المتصل بالشبكة لتحديد المجموعة المثالية من العقد.

وقال ماسودا: “ستكون الخطوات التالية هي التعاون مع خبراء المجال مثل علماء البيئة وعلماء المناخ والأطباء لمواصلة تطوير واختبار الخوارزمية باستخدام بياناتهم التجريبية وفهم مشاكلهم بشكل أفضل”.

..

Source link

orcalimaa

المصدر الرئيسي للأخبار والمعلومات الصحية والطبية الموثوقة وفي الوقت المناسب . توفير معلومات صحية ذات مصداقية ومجتمع داعم وخدمات تعليمية من خلال مزج الخبرة الحائزة على جوائز في المحتوى والخدمات المجتمعية وتعليقات الخبراء والمراجعة الطبية .

مقالات ذات صلة

اترك تعليقاً

زر الذهاب إلى الأعلى