Belki de içgüdüseldir: Sıklıkla kendimizi tek bir veri parçasına, onun sayısal değerine bağlarız ve bu tür güncel ve (görünüşe göre) kesin bilgilere çok büyük anlamlar yükleriz. Bilim camiasının bize her zamankinden daha güçlü bir şekilde söylediği şey ise tamamen farklı: Belirli bir değerin ötesinde, sayının kendisini karakterize eden değişkenlik ve tekrarlanabilirlik önemlidir. Günlük yaşamda olduğu gibi hesaplama ve istatistikte de sayısal bir sonucun güven verici güzelliği, farklı gerçekleşme olasılıklarına sahip birçok olası senaryodan oluşan daha karmaşık bir gerçekliğe yer bırakır.
Bu nedenle belirsizlik, verilerin ayrılmaz bir parçası, özellikle en karmaşık ve sınır uygulamalarda deterministik analizin yetersiz kaldığı durumlarda bugünü yorumlamanın ve geleceği tahmin etmenin anahtarıdır.
Rozza: “Bu şekilde karmaşık senaryoları öngörüyoruz”
Bilginin gözlemlenmesi, ölçülmesi ve değerlendirilmesi, veriye dayalı matematiksel modeller aracılığıyla belirsizliğin anlaşılmasına dayalı, süper bilgisayarlar ve yüksek performanslı bilgi işlem sayesinde uygulanabilir değer kazanan sonuçlar üretir. En sembolik örnek hava durumu tahminleridir: günler öncesinden bir dizi meteorolojik senaryoya sahip olmak mümkündür, daha sonra zaman mesafesi azaldıkça olası seçenekler azalma eğilimindedir. Trieste’deki Sissa’da sayısal analiz profesörü ve araştırma uzmanlarından biri olan Gianluigi Rozza şöyle açıklıyor: “Belirsizliğin ölçülmesi, verileri modellere yaklaştırmamıza, giderek karmaşıklaşan olguları anlamamıza, birkaç yıl öncesine kadar düşünülemez olan senaryoların ana hatlarını çizmemize yardımcı oluyor.” Trieste şehrinin ev sahipliğinde altıncı kez düzenlenen ve dünyanın dört bir yanından binin üzerinde bilim insanının katılımıyla düzenlenen Endüstriyel ve Uygulamalı Matematik Derneği’nin (Siam) Belirsizliğin Ölçülmesi Konferansı’nın başkanları. Araştırma alanına ve bunun somut sonuçlarına artan ilginin, bu durumda hiç de belirsiz olmayan bir işareti. “Bu dinamiklere hakim olmak, sonuçların güvenilirliğini artırır ve bir olayın meydana gelme olasılığını daha kesin bir şekilde belirlemenize, oyundaki tüm faktörleri yeterince tartmanıza ve kapsamlı açıklamalar sağlamanıza olanak tanır” diye belirtiyor. Böylece belirsizliğin niceliği, laboratuvarın sınırlarının çok ötesinde geleceğe yönelik projeksiyon için bir araç olarak belirleyici hale gelir.
Büyük gelişme gösteren bir bilim dalı
Atmosferdeki ve denizlerdeki akımlardan Endüstri 4.0 süreçlerinin yönetimine, tıp alanındaki ilerlemelerden (ilaçların sayısal simülasyonlar yoluyla geliştirilmesini veya tedavilerin kişiselleştirilmesini düşünün) geçerek, veriler ve bunların değişkenliği de yol gösterici oluyor. yapay zeka sistemlerinin işi. Hatta depremlere ilişkin tahmin tahminleri geliştirme olasılığından bile söz ediliyor; bu tür risklerle karşı karşıya kalınsa bile, analiz yalnızca sağlam nicelik belirlemeyi değil aynı zamanda her zaman paniğin sürüklenmesi ile tehlikenin hafife alınması arasında dengede duran erdemli kamu iletişim modellerini de gerektirir. .
Teknik açıdan bakıldığında, belirsizlikle çalışmak, kalınlığı olmayan çizgilerden oluşan matematiksel eğri sınıflandırmaları yerine az ya da çok geniş bantlara sahip olduğunuz, değişkenliğin az olduğu alanlarda çok dar ve diğer yerlerde daha geniş olduğu anlamına gelir. Ancak mesele sadece minimum ile maksimum arasındaki aralık meselesi değil, daha ziyade olasılık dağılımlarına doğru ağırlıkların atfedilmesi meselesidir. Amerika Birleşik Devletleri’nin Ohio eyaletindeki Case Western Reserve Üniversitesi’nden Daniela Calvetti şöyle açıklıyor: “Son yıllarda hesaplama gücü arttı ve maliyetler düştü, bu nedenle sadece birkaç on yıl önce bile vizyoner olabilecek simülasyon tekniklerinden yararlanmak mümkün.” ve Trieste kongresinin eş organizatörü. «Artık bu bilim dalı büyük bir gelişme yaşıyor: tüm sektörlerde, niceliksel bir sonucun ancak tüm olası senaryoları yeterince hesaba katması durumunda değerli olabileceğine dair artan bir farkındalık var».
