Novo algoritmo afina capacidade de previsão em sistemas caóticos

Uma equipe multidisciplinar da Universidade de Tóquio e da empresa Kozo Keikaku Engineering anunciou a criação de um algoritmo que pode ser útil em áreas tão diversas quanto a climatologia, o planejamento de transportes urbanos, a decisão sobre aplicações financeiras, as neurociências ou o ambientalismo. O que há em comum em todas essas atividades é a dificuldade em prever eventos futuros com quantidades massivas de dados. Por mais capacidade de cálculo que se disponha, os resultados das previsões costumam ser frustrantes, já que esse tipo de sistema tem uma dinâmica não-linear.

“Agora, os pesquisadores japoneses deram um passo importante para a criação de modelos muito mais confiáveis, que podem num futuro próximo ser aplicados em um uma quantidade enorme de campos do conhecimento, modificando padrões de comportamento de forma profunda”, diz o especialista em tecnologias disruptivas Arie Halpern. O estudo está publicado no periódico Scientific Reports, da Nature.

A técnica testada consiste em incorporar séries de previsões anteriores que se baseavam em tentativa e erro, as recombinando, e inclusive incorporando as falhas nelas contidas. O algoritmo foi testado em situações hipotéticas e em outras reais, e se mostrou útil em selecionar e otimizar uma coleção de incorporações de atraso (quando já se sabe o resultado do evento anteriormente previsto), para que sua combinação sejam melhor do que qualquer preditor individual.

 

Sabedoria da multidão

Os pesquisadores afirmam que conseguiram comprovar empiricamente um tema debatido entre filósofos, cientistas políticos e até mesmo biólogos evolucionistas: a “sabedoria da multidão”. Esse conceito indica que a soma de um número muito grande de decisões, com seus acertos e erros, tende sempre a oferecer modelos mais inteligentes, mais lógicos e, portanto, mais previsíveis do que escolhas feitas individualmente.

Com informações: Universidade de Tóquio; Kozo Keikaku Engineering; Scientific Report; Phys.