dimanche 27 décembre 2015

Macroscope climatique

Macroscope climatique: nouveau logiciel pour trouver les points de basculement et des structures de réseau critiques
Si vous vouliez savoir si des changements dans le climat de l'Afrique au cours de l'époque paléolithique en corrélation avec l'apparition et la disparition d'espèces d'hominidés, comment voulez-vous trouver la réponse? Il est une question délicate en raison des quantités massives de données complexes, bruyants vous auriez besoin d'analyser.
Maintenant, les chercheurs en Allemagne ont développé un nouvel outil pour aider prises avec d'énormes ensembles de données et de révéler grandes tendances de l'image, tels que des points de basculement climatiques et leurs effets sur les espèces. Les chercheurs ont créé un logiciel basé sur le langage de programmation Python qui unifie la théorie des réseaux complexes et analyse non linéaire des séries chronologiques - deux concepts d'analyse de données importantes.
Un réseau complexe est juste que - un réseau social, biologique ou technologique avec des motifs de connexions qui ne sont ni régulières ni purement aléatoire. Analyses de séries temporelles non linéaires sont souvent utilisés pour étudier les systèmes complexes, y compris celles qui se déroulent d'une manière chaotique. Beaucoup de phénomènes naturels, comme le changement des conditions météorologiques, sont non linéaires dans la nature - comme le sont les systèmes fabriqués par l'homme, comme les marchés financiers.
Les chercheurs ont nommé le logiciel qui unifie les deux concepts pyunicorn. Ils discutent de leurs conclusions dans le chaos de cette semaine, à partir AIP Publishing.
"Pyunicorn fonctionne comme un macroscope, [qui], si elle est utilisée de la bonne façon, permet de distiller l'essence de l'information à partir de données de la série réseau ou de temps", a déclaré Jonathan Donges, un ancien Ph.D. étudiant dans le groupe de Jürgen Kurths et co-Président d'un projet phare, appelé COPAN, à l'Institut de Potsdam pour la recherche sur le climat (PIK) en Allemagne, qui vise à développer des modèles conceptuels de la dynamique socio-environnementaux mondiaux.
Le logiciel pourrait être utilisé pour identifier des structures de réseau critiques, telles que les goulets d'étranglement et des squelettes, des processus de transport, tout en révélant les points de basculement en série climatologique ou physiologique temps.
En conséquence, l'application principale de l'emballage est l'analyse des données à partir d'observations, d'expériences et des systèmes modèles au moyen de graphiques et de séries chronologiques de plusieurs quantités en parallèle, comme la température, les précipitations et le vent pour le climat, ou de la pression artérielle et la respiration pour la physiologie. En appliquant l'analyse de réseau de récurrence, qui étudie quand un système revient à un état antérieur, pyunicorn était capable de détecter les points de basculement dans les séries chronologiques. Cela inclut les données paléoclimatiques susmentionnés, ainsi que l'émergence précoce d'une maladie grave chez les femmes enceintes que la prééclampsie connus.
Les travaux antérieurs de Donges a impliqué des réseaux complexes et analyse non linéaire de séries chronologiques et de leurs applications à l'analyse des données du monde réel.Développer l'ensemble des pyunicorn collaborateurs impliqués à PIK, Université Humboldt de Berlin, le Centre de résilience de Stockholm, Institut de Marine and Atmospheric Research Utrecht, Université d'Aberdeen et de l'Université Nishny Novgorod Etat, situées respectivement en Allemagne, Suède, Pays-Bas, le Royaume-Uni et la Russie .
"Beaucoup de ces méthodes ont été nouvellement développé par notre équipe et, de plus, il y avait un manque d'implémentations logicielles cohérentes pour les méthodes existantes», a déclaré Donges. "Pyunicorn a été développé pour combler cette lacune et de fournir un cadre de logiciels d'intégration pour l'application et le développement de méthodes pour les réseaux complexes et analyse non linéaire de séries chronologiques et de leurs combinaisons."
Comme son nom pourrait laisser entendre, pyunicorn est écrit en Python, un langage de programmation populaire open-source. Le paquet est conçu de façon modulaire qui le rend facile à utiliser dans des contextes différents, allant de séances interactives d'analyse sur les ordinateurs portables à l'analyse des données en parallèle à grande échelle sur les grappes de superordinateurs. Comme avec tous les logiciels de Python, pyunicorn fonctionne sur une variété de systèmes d'exploitation, y compris Linux, Mac OSX, Windows et Android.
La polyvalence du logiciel remplit un objectif clé du projet, qui était de rendre le logiciel accessible au public et facile à utiliser pour les chercheurs et les praticiens dans une variété de domaines, allant de la science des systèmes complexes à la climatologie, médecine, neurosciences, de l'économie et de l'ingénierie.
"Bon nombre des méthodes fournies sont pas librement disponibles avant à la communauté scientifique, et étaient pas disponibles dans le langage de programmation Python flexible et populaire", a déclaré Jürgen Kurths, qui a supervisé le travail.
Les futurs travaux de Donges et ses collègues consiste à accélérer le code de l'emballage et d'assurer la compatibilité avec la plate-forme Python 3.x. Donges reste optimiste mais prudent sur les usages de l'emballage.
"La combinaison des approches bien connues dans une nouvelle façon peut donner un aperçu passionnant et les perspectives de la science des systèmes complexes," at-il dit."Les logiciels tels que pyunicorn peuvent être très utiles dans la catalyse de ce processus, mais doivent être appliquées d'une manière réfléchie et fondée sur la théorie. Dans le cas contraire, le résultat pourrait être une science de pacotille».