Възможно ли е да се предскаже бъдещето
О ще от дълбока античност хората се пробват да предскажат бъдещето. Каква ще бъде реколтата? Дали тези облаци предвещават дъжд? Какъв ще бъде изходът от идната борба? През вековете сходни въпроси са били задавани неведнъж. За да дадат отговори, някои се вглеждат в чаените листа, останали на дъното на чашата им, други насочват вниманието си към полета на птиците, а трети хвърлят кости и проучват метода, по който те падат на земята. В наши дни, употребяваните способи са други. С помощта на математиката и голямо количество данни, учените постоянно съумяват да предсказват с акуратност събития, които към момента не са се случили.
Probabilistic uncertainty got you down? Try a little Bayesian reasoning. “We should be less focused on finding the single ‘truth’ and more focused on establishing a reasonable range, " says biostatician Natalie Dean.
— NYT Science (@NYTScience)
Натали Дийн е статистик от университета в Гейнсвил, Флорида. Нейната работа е фокусирана върху проучването на заразни заболявания. През 2016 година тя взе участие в прогнозирането на разпространяването на вируса Зика в южните елементи на Съединени американски щати. За задачата учените основали компютърен модел, в който били взети поради огромен брой фактори – каква е числеността на популацията, какъв брой хора учат или работят, дали и какъв брой постоянно пътуват, какъв е относителният брой на комарите, които са преносители на вируса и така нататък Когато имало даже и минимална смяна в един от тези фактори, учените правели нова прогноза. „ Анализирайки разнообразни обстановки, ние имахме опцията да изготвим доста точни прогнози. В нашата работа е извънредно значимо да разполагаме с огромно количество данни, които отразяват действителните условия – това доста усилва точността на нашите разбори “, отбелязва Дийн.
Том Ди Либерто е климатолог, който като дете обожавал снега. Тази негова пристрастеност в огромна степен се е запазила и до през днешния ден. Той изготвя комплицирани климатични модели, с които потвърждава по какъв начин световното стопляне въздейства на нашата планета. „ До огромна степен всичко зависи от това какво се случва в атмосферата. Благодарение на някои съществени физични уравнения, ние съумяваме да предскажем какви промени ще настъпят във връзка с индикатори като влажността или температурата “, отбелязва Ди Либерто. Той дава образец с формулата F = ma, където F е силата, m е масата и a е ускорението. С нейна помощ, учените могат да предвиждат каква ще бъде скоростта напразно на следващия ден или след една седмица.
Seeing the decreases across so many other pages, and stories like this about climate comms at NASA, really makes me proud at what has done.
— Tom Di Liberto (@TDiLiberto)
Но по какъв начин могат да се вършат прогнози в случаите, когато сходни уравнения няма по какъв начин да бъдат употребявани? С сходни въпроси се занимава Емили Кубичек, която работи за компанията „ Уолт Дисни “. „ Представете си, че пускате на пазара нов сладолед и желаете да разберете на кого ще се хареса той. Как ще постигнете това? Първо, предоставяте сладоледа на тестова група и събирате подробни данни за всеки един участник – пол, възраст, обучение, етнос, занимания и така нататък Разбира се, те би трябвало да споделят и кои сладоледи харесват и кои - не “, прибавя Кубичек. На базата на събраните данни и на мненията на участниците за новия сладолед, специалистите могат да изготвят модел, който да предвижда кой ще хареса въпросния артикул. „ Резултатите могат да покажат, че той ще бъде купуван главно от девойки на възраст сред 14 и 17 години, които обичат да спортуват. Това е от огромна значимост за производителя, защото той към този момент ще има известна визия по какъв начин би осъществил допустимо най-големи продажби “, прибавя Кубичек.
„ За да бъде добър даден модел, наличните данни би трябвало не просто да бъдат доста, само че и да са качествени “, отбелязва Ди Либерто. Всичко зависи от това каква прогноза би трябвало да бъде направена. Пример в това отношение е Националната футболна лига (НФЛ е професионалната лига по американски футбол в САЩ). Всяка година, представители на тимовете от НФЛ вземат участие в драфт, в който избират нови играчи за техните отбори. За да бъдат привлечени най-подходящите състезатели, те се обръщат за помощ към някои опитни статистици. Един от тях е Майкъл Лопес. „ В моята работа би трябвало да съм извънредно акуратен. Обръщам внимание и на най-незначителните обстоятелства, като задачата ми е да събера колкото се може по-голямо количество данни и да го трансформира в едно потребно и малко резюме “, изяснява той.
NFL draft order for picks 1 through 18 set
— Reuters (@Reuters)
За какво в действителност става въпрос? Представете си, че сте притежател на тим и се чудите дали да привлечете млад състезател, който прави мощно усещане със своите качества. Експерти като Майкъл Лопес могат да изготвят модел, който предвижда по какъв начин ще се показа въпросният състезател. Анализира се всичко – неговата скорост, съотношението сред височината и килограмите му, какъв брой постоянно се контузва, процентът на точните пасове, които прави и така нататък Въпреки огромното количество данни, моделите не всеки път са точни. „ Грешки се позволяват непрестанно. Колкото и точни да са изчисленията, в случай че има даже и дребна неправилност или липса в събраните данни, всичко се обърква. Представете си, че желаете да извършите торта, само че вместо шоколад употребявате тиня. Каквото и да вършиме и колкото и да се стараете, когато извадите творението си от фурната, ще имате една димяща купчина тиня, а не торта “, прибавя Лопес.
Независимо какъв брой подробни са данните, какъв брой добър е направеният модел и какъв брой умни са неговите основатели, няма по какъв начин бъдещето да се предскаже с безспорна акуратност. Прогнозите са основани на вероятността обещано събитие да се случи. По тази причина метеоролозите оповестяват, че на следващия ден има 70% възможност да вали или че на Коледа има 20% възможност да падне сняг. Колкото по-добър и обстоен е направеният модел, толкоз шансът прогнозата да се сбъдне е по-голям. Напредването на технологиите доста улесни работата на учените. Днес, петдневните прогнози за времето са доста по-точни от тези за идващия ден, изготвяни през 80-те години на предишния век. Въпреки това, някои събития – като актуалната пандемия от COVID-19, са извънредно сложни за прогнозиране, защото не са събрани задоволително данни и има потребност от провеждането на още доста проучвания.
Probabilistic uncertainty got you down? Try a little Bayesian reasoning. “We should be less focused on finding the single ‘truth’ and more focused on establishing a reasonable range, " says biostatician Natalie Dean.
— NYT Science (@NYTScience)
Натали Дийн е статистик от университета в Гейнсвил, Флорида. Нейната работа е фокусирана върху проучването на заразни заболявания. През 2016 година тя взе участие в прогнозирането на разпространяването на вируса Зика в южните елементи на Съединени американски щати. За задачата учените основали компютърен модел, в който били взети поради огромен брой фактори – каква е числеността на популацията, какъв брой хора учат или работят, дали и какъв брой постоянно пътуват, какъв е относителният брой на комарите, които са преносители на вируса и така нататък Когато имало даже и минимална смяна в един от тези фактори, учените правели нова прогноза. „ Анализирайки разнообразни обстановки, ние имахме опцията да изготвим доста точни прогнози. В нашата работа е извънредно значимо да разполагаме с огромно количество данни, които отразяват действителните условия – това доста усилва точността на нашите разбори “, отбелязва Дийн.
Том Ди Либерто е климатолог, който като дете обожавал снега. Тази негова пристрастеност в огромна степен се е запазила и до през днешния ден. Той изготвя комплицирани климатични модели, с които потвърждава по какъв начин световното стопляне въздейства на нашата планета. „ До огромна степен всичко зависи от това какво се случва в атмосферата. Благодарение на някои съществени физични уравнения, ние съумяваме да предскажем какви промени ще настъпят във връзка с индикатори като влажността или температурата “, отбелязва Ди Либерто. Той дава образец с формулата F = ma, където F е силата, m е масата и a е ускорението. С нейна помощ, учените могат да предвиждат каква ще бъде скоростта напразно на следващия ден или след една седмица.
Seeing the decreases across so many other pages, and stories like this about climate comms at NASA, really makes me proud at what has done.
— Tom Di Liberto (@TDiLiberto)
Но по какъв начин могат да се вършат прогнози в случаите, когато сходни уравнения няма по какъв начин да бъдат употребявани? С сходни въпроси се занимава Емили Кубичек, която работи за компанията „ Уолт Дисни “. „ Представете си, че пускате на пазара нов сладолед и желаете да разберете на кого ще се хареса той. Как ще постигнете това? Първо, предоставяте сладоледа на тестова група и събирате подробни данни за всеки един участник – пол, възраст, обучение, етнос, занимания и така нататък Разбира се, те би трябвало да споделят и кои сладоледи харесват и кои - не “, прибавя Кубичек. На базата на събраните данни и на мненията на участниците за новия сладолед, специалистите могат да изготвят модел, който да предвижда кой ще хареса въпросния артикул. „ Резултатите могат да покажат, че той ще бъде купуван главно от девойки на възраст сред 14 и 17 години, които обичат да спортуват. Това е от огромна значимост за производителя, защото той към този момент ще има известна визия по какъв начин би осъществил допустимо най-големи продажби “, прибавя Кубичек.
„ За да бъде добър даден модел, наличните данни би трябвало не просто да бъдат доста, само че и да са качествени “, отбелязва Ди Либерто. Всичко зависи от това каква прогноза би трябвало да бъде направена. Пример в това отношение е Националната футболна лига (НФЛ е професионалната лига по американски футбол в САЩ). Всяка година, представители на тимовете от НФЛ вземат участие в драфт, в който избират нови играчи за техните отбори. За да бъдат привлечени най-подходящите състезатели, те се обръщат за помощ към някои опитни статистици. Един от тях е Майкъл Лопес. „ В моята работа би трябвало да съм извънредно акуратен. Обръщам внимание и на най-незначителните обстоятелства, като задачата ми е да събера колкото се може по-голямо количество данни и да го трансформира в едно потребно и малко резюме “, изяснява той.
NFL draft order for picks 1 through 18 set
— Reuters (@Reuters)
За какво в действителност става въпрос? Представете си, че сте притежател на тим и се чудите дали да привлечете млад състезател, който прави мощно усещане със своите качества. Експерти като Майкъл Лопес могат да изготвят модел, който предвижда по какъв начин ще се показа въпросният състезател. Анализира се всичко – неговата скорост, съотношението сред височината и килограмите му, какъв брой постоянно се контузва, процентът на точните пасове, които прави и така нататък Въпреки огромното количество данни, моделите не всеки път са точни. „ Грешки се позволяват непрестанно. Колкото и точни да са изчисленията, в случай че има даже и дребна неправилност или липса в събраните данни, всичко се обърква. Представете си, че желаете да извършите торта, само че вместо шоколад употребявате тиня. Каквото и да вършиме и колкото и да се стараете, когато извадите творението си от фурната, ще имате една димяща купчина тиня, а не торта “, прибавя Лопес.
Независимо какъв брой подробни са данните, какъв брой добър е направеният модел и какъв брой умни са неговите основатели, няма по какъв начин бъдещето да се предскаже с безспорна акуратност. Прогнозите са основани на вероятността обещано събитие да се случи. По тази причина метеоролозите оповестяват, че на следващия ден има 70% възможност да вали или че на Коледа има 20% възможност да падне сняг. Колкото по-добър и обстоен е направеният модел, толкоз шансът прогнозата да се сбъдне е по-голям. Напредването на технологиите доста улесни работата на учените. Днес, петдневните прогнози за времето са доста по-точни от тези за идващия ден, изготвяни през 80-те години на предишния век. Въпреки това, някои събития – като актуалната пандемия от COVID-19, са извънредно сложни за прогнозиране, защото не са събрани задоволително данни и има потребност от провеждането на още доста проучвания.
Източник: vesti.bg
КОМЕНТАРИ