Statisztikus fizikus a járvány lényegi lépéseiről

A fűtésszámlákat egy magyar innováció segíthet lenyomni
2021-04-18
Hatékony keresés a webshopok dzsungeljében
2021-04-19

Statisztikus fizikus a járvány lényegi lépéseiről

A mostani világjárványban, de a Wall Street brókereinél is segíthet egy kevéssé ismert tudományág, a statisztikus fizika. Leegyszerűsítve a nagyon bonyolult rendszerek megértésére, egyes problémák megoldására használható. A tudas.hu számára Iglói Ferenc a Wigner Fizikai Kutatóközpont kutatója és a Szegedi Tudományegyetem tanára beszél arról, pontosan hogyan lesz egész a részekből.

A legtöbb embernek nem mond semmit az, hogy statisztikus fizika. Ez inkább egy eszköztár, vagy egy önálló kutatási terület?

Szerteágazó tudományágról beszélhetünk. A statisztikus fizika magyaráz meg olyan problémákat, hogy miért fagy meg a víz, s világos képet ad más “robbanásszerű” változásokról, de a statisztikus fizikának nagyon sok ága van. Bizonyos fizikai problémák megoldására fejlesztették ki – a bölcsőjének a gőzgépek számítottak. A XIX. században próbálták megérteni azok működését és hatásfokát. Megfejteni a dugattyúkba zárt gázok, hőmérséklet és nyomás kapcsolatát. Ennek a sok apró részecskéből álló rendszernek a megértéséhez volt szükség egy új tudományágra, s ez lett a statisztikus fizika. Ez az új tudományág azonban nem ragadt le a fizikánál, átterjedt a kémiára, biológiára, sőt a pénzügyi folyamatok modellezésére is.

Fizikusok a Wall Streeten

Ezek szerint a hétköznapi életet is átszövi?

Sok olyan kérdés van a fizikán kívül is, ahol apró összetevők eredményeképpen alakul ki valamiféle globális viselkedés. A részvények adás-vételével foglalkozó befektetők lesznek az elemei annak a rendszernek, amiből végül kialakul maga az árfolyam. Közhely ugyan, de a fizikusokat gyakran inkább a Wall Streeten alkalmazzák, mint kutatóközpontokban. Az ilyen területeken dolgozó fizikusok gondolatai sokszor meg is ijesztik nem fizikus hátterű kollégáikat. Manapság, amikor a járvány terjedése az egyik legfontosabb téma, az ember a járvány mögöttes összetevője. Abban az esetben, ha egy populációnak csak bizonyos része fertőződött meg, elszigetelt eseteket és gócpontokat látunk, akkor még nem alakul ki globális járvány. Valójában a járvány-modellnél is kifejlődik a statisztikus fizikából eredeztethető dinamikai fázisátalakulás, amikor az egyes fertőzések egy globális járvánnyá alakulnak. Ilyen fázisátalakulás az is, amikor megfagy az említett víz.

A statisztikus fizikában vajon mindig ismerhetők a kapcsolatok a részek között, vagy a helyzet inkább a gépi tanuláshoz hasonlít, ahol nem biztos, hogy ismerjük az összefüggést, csak azok hatását?

A gépi tanulásnál is sok az összetevő és ennek a mechanizmusnak alapvetően hasonló a viselkedése a statisztikus fizikai folyamatokhoz. A gépi tanulásnak nagyon komoly statisztikus háttere van, ami az ideghálózatokhoz, kaotikus rendszerekhez, kvantummechanikához kapcsolódik. A gépek értéke abban áll, hogy a tanulási folyamat során rengeteg lépésre, önjavításra lesznek alkalmasak.

Ezek szerint a statisztikus fizika is akkor kapott igazi lendületet, amikor megjelentek a számítógépek?

Ennek a tudományterületnek a már a XIX. században megjelent, papírral-ceruzával végezhető elméleti elemei mellett ott a kísérleti oldala. E két rész között van valahol a számítógépekkel végezhető fizika, ami komplikált problémák megoldására, szimulációk futtatására képes. Ma már milliónyi elemből álló rendszereket is könnyen képesek vagyunk modellezni és nyomon követni. Hozzám legszorosabban a mágneses rendszerek kvantumos jellegének vizsgálata áll.

Figyelmeztethet, mikor jön egy következő járvány

Mit tartogat a jövő a statisztikus fizikának?

Mostanában az egyik legdivatosabb terület a hálózatkutatás, ami megállás nélkül ontja az új eredményeket. Annyi adatot lehet gyűjteni, amit szinte fel sem lehet már dolgozni, erre született válaszként a hálózatkutatás. A mostani járvány esetén például statisztikus fizikai, hálózatkutatási módszerekkel próbálják feltérképezni, hogy milyen lehetséges hatóanyagok lehetnek majd a legsikeresebbek.

Hogyan tud segíteni a járványon a statisztikus fizika?

A nagy robbanásokra tud majd figyelmeztetni, hogy mikor következhet be esetleg egy újabb járvány. A pandémia utáni analízis eredményeképpen mindenképp láthatjuk majd, hogy mely döntések voltak fontosak és lényegesek, és mik azok, amik csak kis mértékben befolyásolják a járvány lefolyását.

A fizikából eredő gondolkodásmód néha úgy tűnik, mintha szembe is menne a józan ésszel. Nehéz például egy világméretű járvány esetén megérteni, hogy egy kis döntésnek milyen hatása lehet, amikor 10 millió, vagy 8 milliárd emberre vetítjük le?

Ez az egyik legnehezebb dolog. A sok összetevőt tartalmazó rendszerek esetén a kis változások is drasztikus eredményekhez vezetnek, s amikor már nagy mennyiségekre vetítjük azokat, ezek teljesen szembe mehetnek az eredeti intuícióval. Az egyén szintjén gyakran nem is lehet látni, hogy egy apró változás milyen hatást okoz majd a teljes rendszerben.

Óriások vállán

Hogyan tud valaki, aki nem fizikus, egy olyan gondolkodásmódot elsajátítani, amivel mégis egészben tudja látni az adott problémákat?

Ez sajnos nagyon nehéz, de leginkább saját magunk és mások kárán tanulhatunk: pont úgy, ahogy az említett tanuló algoritmusok is. Az mindenképpen segítségünkre lehet, hogy egyre több olyan jellegű kérdés merül fel a hétköznapokban is, amihez statisztikus gondolkodás szükséges, így talán egyre elfogadottabbá válik az ilyen fajta gondolkodásmód.

Ez ragadja meg a diákokat is, akik ilyen pályára adják a fejüket?

 Elképzelhető, a statisztikus fizika nem áll olyan távol a valóságtól, mint az elsőre tűnhet. Hazánkban ez a tudományág valójában sikertörténet. Számos olyan műhely van itthon, ahol ezzel foglalkoznak. Szokták is mondani, hogy óriások vállán kell állni ahhoz, hogy messzebb lássunk, s a mi esetünkben mindenképp megvoltak ezek az óriások, mint Szépfalusy Péter vagy Zawadowszki Alfréd.

Comments are closed.

Weboldalunk bizonyos funkcióinak működéséhez és a célzott hirdetésekhez sütikkel gyűjt névtelen látogatottsági információkat. Az Elfogadom gombra kattintva a webhely használatával Ön elfogadja a weboldal sütikre vonatkozó aktuális adatévelmi irányelveinket. További információért kattintson ide.

The cookie settings on this website are set to "allow cookies" to give you the best browsing experience possible. If you continue to use this website without changing your cookie settings or you click "Accept" below then you are consenting to this.

Close