Des marchés boursiers aux scanners cérébraux, de nouvelles recherches coordonnent des centaines d’approches scientifiques pour comprendre des systèmes complexes

Crédit : Symbol générée par l’intelligence artificielle

L. a. complexité est omniprésente autour de nous, depuis les fluctuations quotidiennes des marchés financiers jusqu’au réseau complexe de neurones de notre cerveau.

Comprendre remark les différents composants de ces systèmes interagissent les uns avec les autres constitue un défi fondamental pour les scientifiques qui tentent de prédire leur comportement. Reconstituer ces interactions revient à déchiffrer un ensemble complexe d’indices.

Les scientifiques ont développé des centaines de méthodes différentes pour y parvenir, depuis les ingénieurs étudiant les canaux radio bruyants jusqu’aux neuroscientifiques étudiant les schémas de déclenchement dans les réseaux de neurones en interplay. Chaque méthode seize un side distinctive des interactions au sein d’un système complexe, mais remark savoir quelle méthode est los angeles bonne pour quel système particulier se trouve juste devant nous ?

Dans une nouvelle recherche publiée dans Sciences naturelles computationnellesNous avons développé une méthode standardisée pour examiner des centaines de façons différentes de mesurer les modèles d’interplay dans des systèmes complexes et déterminer lesquelles sont les plus utiles pour comprendre un système donné.

Orchestre scientifique

L. a. science des systèmes complexes peut être complexe. Plus encore, c’est los angeles science qui consiste à comparer et à combiner différentes méthodes d’étude de ces systèmes.

Mais une façon de réfléchir à ce que nous avons fait est d’imaginer que chaque méthode scientifique est un device différent joué dans un orchestre scientifique. Différents tools jouent différentes mélodies, dans différentes couleurs et dans différents kinds.

Nous voulions comprendre lesquels de nos outils scientifiques sont les mieux adaptés pour résoudre quels varieties de problèmes. Nous voulions aussi voir si nous pouvions jouer de tous les tools pour créer un ensemble harmonieux.

En présentant pour los angeles première fois ces kinds comme un orchestre complet, nous espérions trouver de nouvelles façons de déchiffrer les modèles du monde qui nous entoure.

Des centaines de méthodes, plus de 1000 jeux de données

Pour développer notre bande, nous avons entrepris los angeles tâche huge d’analyser plus de 200 façons de calculer les interactions à partir d’autant d’ensembles de données que nous pouvions mettre los angeles major. Ces cours ont couvert un massive éventail de sujets, depuis les marchés boursiers et le climat jusqu’à l’activité cérébrale et les tremblements de terre en passant par le débit des rivières et les battements du cœur.

Au general, nous avons appliqué 237 méthodes sur plus de 1 000 ensembles de données. En analysant le comportement de ces méthodes lorsqu’elles sont appliquées à des systèmes scientifiques aussi divers, nous avons trouvé pour los angeles première fois un moyen de « jouer à l’unisson ».

De los angeles même manière que les tools de musique d’un orchestre sont généralement organisés en cordes, cuivres, bois et percussions, les méthodes scientifiques dans des domaines tels que l’ingénierie, les statistiques et los angeles biophysique ont également leurs regroupements traditionnels.

Mais lorsque nous avons organisé notre orchestre scientifique, nous avons constaté que les tools scientifiques s’assemblaient d’une manière très différente de celle de cette organisation traditionnelle. Certains kinds très différents se sont comportés de manière étonnamment similaire.

C’était comme découvrir que los angeles mélodie d’un joueur de tuba était étonnamment similaire à celle d’une flûte, mais que personne ne l’avait remarqué auparavant.

Notre nouvelle conception orchestrale étrange et merveilleuse (qui position parfois des violoncellistes et des trompettistes à côté de joueurs de piccolo) représente une manière plus « naturelle » de rassembler les kinds de toutes les sciences. Cela ouvre de nouvelles views passionnantes pour los angeles recherche interdisciplinaire.

Orchestre dans le monde réel

Nous avons également mis toute notre équipe scientifique au travail sur des problèmes du monde réel pour voir remark cela fonctionnerait. L’un de ces problèmes consistait à utiliser les données de mouvement d’une montre intelligente pour classer des activités telles que « jouer au badminton » et « courir ». Une autre answer consistait à distinguer les différentes activités à partir des données d’analyse cérébrale.

L’ensemble complet des méthodes scientifiques, correctement coordonnées, a montré des performances améliorées par rapport à n’importe quelle méthode isolée.

Autrement dit, les solos virtuoses ne sont pas toujours los angeles meilleure answer ! Vous obtenez de meilleurs résultats lorsque différentes méthodes scientifiques travaillent en collaboration en groupe.

Le corpus scientifique présenté dans cet ouvrage permet une compréhension plus approfondie des systèmes en interplay qui composent notre monde complexe. Ses implications sont vastes, depuis los angeles compréhension de los angeles façon dont les modes de communique cérébrale se décomposent en cas de maladie jusqu’au développement d’algorithmes de détection améliorés pour les données des capteurs des montres intelligentes.

Le temps nous dira ce que feront les nouveaux musicologues lorsqu’ils prendront los angeles tête de notre nouvel orchestre scientifique qui intègre simultanément diverses façons de penser le monde.

Plus d’knowledge:
Olivier M. Cliff et al., Unifier les interactions par paires dans des dynamiques complexes, Sciences naturelles computationnelles (2023). est ce que je : 10.1038/s43588-023-00519-x, www.nature.com/articles/s43588-023-00519-x. sur arXiv: DOI: 10.48550/arxiv.2201.11941

Advent à los angeles dialog

Cet article est republié à partir de The Dialog sous une licence Inventive Commons. Lisez l’article authentic.

los angeles quotation: Des marchés boursiers aux scanners cérébraux, de nouvelles recherches harmonisent des centaines d’approches scientifiques pour comprendre les systèmes complexes (26 septembre 2023) Extrait le 31 octobre 2023 de

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