Extrémní jevy ovlivňují přírodu, průmysl, zemědělství i
lidské společenství jako celek. Nepříjemné vlny veder
ohrožující lidské životy, jarní mrazy ničící úrodu v sadech
a vinohradech nebo jiné extrémy od epileptických záchvatů po
krachy na finančních trzích, to vše se vědci snaží pochopit.
Popisují mechanismy vzniku těchto extrémních událostí a
navrhují metody včasného varování před jejich příchodem.
Určení
kauzálních vztahů, tj. rozlišení příčiny a následků, je
rovněž intenzivně se rozvíjejícím odvětvím vědy. Matematici,
fyzici, informatici a specialisté dalších oborů navrhují
výpočetní metody a vyvíjejí počítačové algoritmy, jež z
experimentálních dat extrahují vědomosti o kauzálních vztazích.
Vědci tak určují, která ze sledovaných veličin představuje
příčinu zkoumaných jevů a procesů.
Navzdory
zvýšenému zájmu o uvedené vědecké oblasti překvapivě málo
výzkumných týmů kombinuje studium kauzality a extrémních jevů.
Existují práce zjišťující, zda extrémy v jedné proměnné
způsobují extrémy v jiné proměnné. Vědci z Ústavu
informatiky AV ČR si položili obecnější otázku: Která ze dvou
nebo více potenciálních kauzálních proměnných způsobuje
extrémy v ovlivněné proměnné, bez ohledu na to, jestli
kauzální proměnná extrémní hodnoty obsahuje. Odpověď
poskytuje matematická a výpočetní metoda, kterou tým vedený
Milanem Palušem představil v prestižním časopise Science
Advances. Tato informatická metoda využívá konceptu Rényiho
entropie, jenž překonává standardní Shannonovu teorii informace.
Vyvinuté algoritmy jsou testovány v řadě numerických simulací
extrémních jevů a jako reálný příklad jsou použita klimatická
data. Jsou analyzovány příčiny chladných extrémů v zimních
a jarních měsících v Evropě, například je odhalena
příčina jarních mrazů ohrožujících úrodu nejen francouzských
vinařů.
Tento výzkum byl podpořen Akademií věd AV ČR, Akademickou prémií
udělenou RNDr. Milanu Palušovi, DrSc.
M. Paluš, M.
Chvosteková, P. Manshour: Causes of extreme events revealed by Rényi
information transfer. Science Advances 10, eadn1721 (2024).
DOI:10.1126/sciadv.adn1721
https://www.science.org/doi/full/10.1126/sciadv.adn1721
https://www.science.org/doi/epdf/10.1126/sciadv.adn1721