Prédiction d’un point critique en physique
Selon la légende, les lemmings se suivent parfois jusqu’à leur perte en sautant d’une falaise. Imaginez rejoindre vos compagnons lemmings lors d’une randonnée en montagne par une journée ensoleillée, profitant du moment—jusqu’à ce que, soudainement, vous basculiez dans le vide, et que tout devienne noir.
Le bord de la falaise représente ce que les scientifiques appellent un « point critique », où le comportement d’un système (comme un groupe de lemmings) bascule brusquement d’un état (courir joyeusement) à un état radicalement différent (chuter), souvent avec des conséquences désastreuses.
Bien que les lemmings ne sautent pas réellement des falaises, de nombreux systèmes du monde réel rencontrent des points critiques menant à des catastrophes soudaines, comme les krachs boursiers, les pannes de réseaux électriques, et les points de bascule dans les systèmes climatiques et les écosystèmes.
Points critiques en tant que paramètres du système
“Les points critiques ne sont pas toujours des lieux ou des moments littéraux. Ils peuvent également correspondre à des valeurs spécifiques d’un paramètre du système—comme la confiance des investisseurs, la température environnementale, ou la demande en énergie—qui signalent une transition vers l’instabilité.
Est-il possible de détecter quand un système approche d’un point critique et d’intervenir pour éviter un effondrement ? Quels indicateurs dans un marché boursier ou un écosystème pourraient nous aider à évaluer sa proximité à un tel seuil ?
Nous avons développé une nouvelle méthode pour prédire ces points critiques dans les systèmes réels, et nos résultats sont publiés cette semaine dans Physical Review X.”
“Les systèmes « ralentissent » et deviennent imprévisibles à l’approche des points critiques”
“Des recherches antérieures ont démontré que les systèmes ont souvent tendance à « ralentir » et à devenir plus imprévisibles à l’approche des points critiques. Dans le contexte d’un marché boursier, cela pourrait se manifester par des prix des actions fluctuant moins fréquemment mais montrant de plus grandes différences entre les sommets et les creux hebdomadaires.
Cependant, ces indicateurs sont moins fiables dans les systèmes « bruyants », où les mesures ne sont pas très précises. De nombreux systèmes réels sont très bruyants, ce qui rend difficile le suivi précis de leur comportement.
Existe-t-il des indicateurs fiables pour les systèmes réels ? Pour explorer cette question, nous avons examiné plus de 7 000 méthodes différentes, dans le but d’en identifier une suffisamment robuste pour bien fonctionner même dans les systèmes bruyants.
Parmi notre recherche extensive, nous avons découvert quelques méthodes remarquables qui ont excellé dans cette tâche difficile. En utilisant ces méthodes, nous avons développé une nouvelle approche simple pour prédire les points critiques.
Nous avons nommé cette méthode avec un acronyme approprié : RAD, qui signifie « Rescaled AutoDensity ».
Nous avons testé notre nouvelle méthode sur des enregistrements très détaillés de l’activité cérébrale chez les souris, en nous concentrant sur les régions du cerveau impliquées dans le traitement de l’information visuelle.
Lorsqu’un neurone s’active, les neurones voisins peuvent soit transmettre le signal plus loin, soit le laisser se dissiper. Les signaux amplifiés ont un impact plus important, mais une amplification excessive peut pousser le système au-delà d’un point critique, ce qui peut entraîner une crise.”
“La méthode RAD révèle les régions cérébrales proches des points critiques et leurs fonctions”
“Notre méthode RAD a montré que certaines régions du cerveau présentent des indicateurs plus forts de proximité d’un point critique que d’autres. En particulier, les régions responsables de fonctions plus simples (comme la reconnaissance de la taille et de l’orientation des objets) fonctionnent plus éloignées d’un point critique par rapport aux régions traitant des tâches plus complexes.
Cela implique que le cerveau pourrait avoir évolué pour exploiter les points critiques afin d’améliorer ses capacités computationnelles exceptionnelles.
Il est logique que se trouver loin d’un point critique (comme les lemmings en sécurité loin du bord de la falaise) conduise à une activité neuronale très stable, ce qui favoriserait le traitement efficace et fiable des informations visuelles de base.
Cependant, nos résultats indiquent également un avantage à fonctionner près du bord d’un point critique. Les régions du cerveau dans cet état pourraient avoir une « mémoire » étendue, leur permettant d’effectuer des calculs plus complexes, comme l’interprétation du sens global d’une image.
Le concept de systèmes opérant près ou loin d’un point critique est pertinent dans divers domaines, de la finance à la médecine. Notre recherche offre une méthode plus efficace pour comprendre ces systèmes et identifier quand ils pourraient subir des changements soudains (et souvent désastreux).
Cette approche pourrait ouvrir la voie à de futures percées, telles que l’alerte des individus épileptiques en cas de crises imminentes ou la prévision d’une crise financière imminente.”
“Lisez l’article original sur : Science Alert
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