休斯顿大学工程师开发出可以预测行为改进天气预报的方法

想象一个高大庄严的祖父钟，它的长摆来回摆动，一遍又一遍，与时间保持节奏。科学家们可以用方程式或动力学模型来描述这种运动，虽然看起来有数百种因素会影响摇摆，(时钟的重量、钟摆的材料，无穷无尽)，但只需要一个变量来描述钟摆的运动并将其转化为数学：摆动的角度。科学家和数学家花了多长时间才发现这一点尚不得而知。测试方程中的每个变量以确定影响摇摆的单个重要变量可能需要数年时间。

现在，休斯顿大学的一名研究人员正在报告一种方法，可以用尽可能少的变量来描述这类复杂系统，有时可以将数百万的可能性降低到最小数量，并且在极少数情况下只需要一个。这是一项进步，可以通过其效率和理解和预测自然系统行为的能力来加速科学，并且它对加速从天气预报到飞机生产的一系列使用模拟的活动具有影响。

“在祖父钟的例子中，我可以拍摄钟摆来回摆动的视频，并从该视频中自动发现什么是正确的变量。准确的系统动力学模型使人们能够更深入地了解这些系统，并能够预测它们未来的行为，”Kalsi 机械工程助理教授 Daniel Floryan 在Nature Machine Intelligence杂志上报告说。

要开始构建紧凑但准确的模型，一个基本原则是：对于每个动作，即使是那些看似复杂和随机的动作，都存在一个底层模式，可以实现系统的紧凑表示。

“我们的方法找到了数学上可能的最紧凑的描述，这就是我们的方法与其他方法的区别，”Floryan 说。

该方法利用机器学习和光滑流形理论的思想，使模拟变得极其快速且成本低廉。

在一个应用程序中，Floryan 模拟了两种化学物质之间的反应。当化学物质相遇时，反应会导致它们之间的复杂行为：重复的有节奏的螺旋需要超过 20,000 个变量来模拟它。Floryan 将反应视频输入他的算法，算法发现他只需要一个变量就可以理解这一动作。必要的变量是螺旋回到起点所需的时间，就像手表上的秒针一样。

关于天气预报，数值模型是使用复杂的物理和流体动力学方程对大气进行的计算机模拟。

“对于天气预报和气候建模，如果你有更快的东西，你可以更好地模拟地球气候并更好地预测将要发生的事情，”Floryan 说。