Лента TH Новости Глобальные вызовы


Раскрыт закон, характерный для генов, искусственного интеллекта и социума

∴ 192

Сложные системы все чаще попадают в поле зрения, как пользователей, так и ученых. Начиная от нейронных сетей и заканчивая геномом человека, мы можем лишь предполагать их развитие и становление. Но ученые нашли способ точно рассчитывать поведение сложных систем.

771

Ученые из Университета Уорика и Имперского колледжа Лондона показали, что уровень обратной связи в сложных системах является функцией трофической когерентности – свойства, которое выявляет распределение узлов на уровнях сети с высокой и низкой обратной связью.

Продемонстрировать то, что трофическая когерентность – это свойство, найденное в широком диапазоне и масштабах экосистем и сетей, было на самом деле проще, чем мы ожидали. Мы ранее идентифицировали трофическую связность как важное свойство пищевых сетей [речь идет об экологичных нишах, в которых учитывается система питания всех живых существ системы], в котором нашим главным результатом была роль трофической согласованности, играемой в устойчивости экосистем. Экологи уже давно охарактеризовали виды в пищевых сетях по трофическим уровням, поэтому идея измерения того, насколько хорошо определены эти уровни, казалась очень естественной.Доктор Самуэль Джонсон, соавтор статьи.

Тем не менее, он указывает, что, хотя исследователи в течение последних 15 или около того лет определяли и изучали большое количество фактором, связанных со сложными сетями, похоже, что роль трофических уровней в сетях, отличных от пищевых сетей, не изучалась.

Все, что нам нужно было сделать, это получить данные, которые другие исследователи предоставили для различных сетей, и измерить уровни тропизма и связанные с ними связи. Затем, когда мы приступили к разработке математической основы, которая могла бы соотнести трофическую когерентность с другими сетевыми величинами, одним из первых шагов было получение уравнений для ожидаемых значений трофической когерентности и средних уровней трофики в случайных графах. Это значения, которые мы ожидали бы от сложной сети, со случайными изменениями.Доктор Самуэль Джонсон, соавтор статьи.

Данное исследование основано на достижениях моделирования экосистем. Однако авторы работают над его адаптацией к иным системам и утверждают, что алгоритм можно привязать хоть к расчетам по развитию генома, хоть к построению новых нейронных сетей.

Филипп Дончев