Новый гибридный подход машинного обучения прогнозирует реакцию озерных экосистем на изменение климата

В середине XX века поступление фосфора из моющих средств и удобрений ухудшило качество воды в Женевском озере в Швейцарии, что заставило власти принять меры по борьбе с загрязнением в 1970-х годах.

«Очевидным решением было сократить фосфорную нагрузку, и эта простая идея очень помогла, но она не вернула озеро в прежнее состояние — в этом и проблема», — отметил Джордж Сугихара, биологический океанограф из Океанографического института Скриппса Калифорнийского университета в Сан-Диего.

Сугихара, Итана Дейла из Бостонского университета и трое их международных коллег пять лет искали лучший способ прогнозировать и управлять экологическим ответом Женевского озера на угрозу фосфорного загрязнения, к которому теперь добавляются эффекты изменения климата. Команда, включая Дамьена Буффара из Швейцарского федерального института водных наук и технологий, опубликовала свой новый гибридный подход эмпирического динамического моделирования (EDM) 20 июня в журнале Proceedings of the National Academy of Sciences.

EDM — это форма машинного обучения с учителем, позволяющая компьютерам находить закономерности и показывать исследователям механизмы, стоящие за данными. «Природа гораздо более взаимосвязана и взаимозависима, чем ученые часто склонны думать», — сказал Сугихара.

«Вы тянете за один рычаг, и меняется всё остальное, как в игре "Ударь крота". Однофакторные эксперименты, визитная карточка науки XX века, когда всё остальное удерживается постоянным, в принципе могут многому научить, но мир устроен не так», — пояснил он.

Взаимозависимость и изменяющиеся отношения — это реальность экосистем, а также реальность финансовых рынков, где прогнозирование крайне сложно. EDM был отточен в горниле финансового прогнозирования в середине 1990-х — начале 2000-х годов, когда Сугихара был управляющим директором в Deutsche Bank.

Подход команды отличается от традиционных методов моделирования, используемых в последние десятилетия. Как отмечает Дейл, части устоявшихся моделей представлены константами (например, фиксированная сила тяжести или форма озера). Следовательно, физические процессы в озере можно хорошо моделировать простыми уравнениями.

Но это не относится к изменяющейся экологии и биохимии. «Организмы, вызывающие изменения в экосистеме, такой как Женевское озеро, изменились за последние два десятилетия. Пищевая сеть и биохимия озера постоянно меняются», — сказал Буффар.

«Стандартные инструменты плохо подходят для таких проблем», — добавил Дейл.

Авторы демонстрируют, что их гибридный подход не только приводит к существенно лучшему прогнозированию, но и дает более действенное описание процессов (таких как биогеохимические и экологические), которые определяют качество воды.

Примечательно, что гибридная модель предполагает, что повышение температуры воздуха на 3 градуса Цельсия (5.4 градуса по Фаренгейту) окажет на качество воды воздействие того же порядка, что и фосфорное загрязнение прошлого века. Кроме того, наилучшие методы управления могут больше не сводиться к одному рычагу, например, только к сокращению поступления фосфора.

«Одним из интеллектуальных краеугольных камней всего этого является минимализм: извлечение информации из данных с наименьшим количеством предположений», — сказал Сугихара.

Простая модель, которая предсказывает целевые данные, еще не собранные, убедительнее сложной модели, которая может соответствовать текущему мышлению и которую можно заставить «соответствовать» истории, но которая на самом деле не «предсказывает» будущие события.