Một nghiên cứu mới tiết lộ rằng các mô hình toán học dự đoán các kịch bản thúc đẩy chính sách – chẳng hạn như cách một đại dịch mới có thể lan rộng hoặc lượng nước tưới tiêu cần thiết trên toàn thế giới trong tương lai – có thể quá phức tạp và đưa ra các câu trả lời ‘sai’.
Các chuyên gia đang sử dụng các mô hình ngày càng chi tiết để dự đoán các hiện tượng tốt hơn hoặc thu được thông tin chi tiết chính xác hơn trong nhiều lĩnh vực chính, chẳng hạn như khoa học môi trường/khí hậu, thủy văn và dịch tễ học.
>> Tham khảo: Chất bán dẫn kỳ diệu thế hệ tiếp theo.
Nhưng việc theo đuổi các mô hình phức tạp làm công cụ để đưa ra các dự báo và dự đoán chính xác hơn có thể không mang lại hiệu quả vì các mô hình phức tạp hơn có xu hướng tạo ra các ước tính không chắc chắn hơn.
Các nhà nghiên cứu từ các trường Đại học Birmingham, Princeton, Reading, Barcelona và Bergen đã công bố phát hiện của họ hôm nay trên tạp chí Science Advances.
Họ tiết lộ rằng việc mở rộng các mô hình mà không kiểm tra mức độ chi tiết bổ sung thêm vào sự không chắc chắn sẽ hạn chế tính hữu ích của các mô hình như các công cụ để thông báo các quyết định chính sách trong thế giới thực.
Arnald Puy, Phó Giáo sư về Sự không chắc chắn của Xã hội và Môi trường tại Đại học Birmingham, nhận xét: “Khi khoa học tiếp tục khám phá những bí mật, các mô hình ngày càng lớn hơn — tích hợp những khám phá mới để phản ánh tốt hơn thế giới xung quanh chúng ta. Chúng tôi giả định rằng các mô hình chi tiết hơn sẽ tạo ra dự đoán tốt hơn bởi vì chúng phù hợp hơn với thực tế.
>> Tham khảo: Nguy cơ điện khí hóa tòa nhà không hiệu quả kéo dài nhiên liệu hóa thạch.
“Tuy nhiên, việc theo đuổi các mô hình ngày càng phức tạp có thể không mang lại kết quả mà chúng ta tìm kiếm, bởi vì việc thêm các tham số mới sẽ mang lại những điều không chắc chắn mới cho mô hình.
Những điều không chắc chắn mới này chồng chất lên những điều không chắc chắn đã có ở mọi giai đoạn nâng cấp mô hình, khiến đầu ra của mô hình trở nên mờ hơn ở mỗi bước của con đường.”
Xu hướng tạo ra các kết quả không chính xác hơn này ảnh hưởng đến bất kỳ mô hình nào mà không có dữ liệu đào tạo hoặc xác thực được sử dụng để kiểm tra độ chính xác của đầu ra — ảnh hưởng đến tất cả các mô hình toàn cầu, chẳng hạn như các mô hình tập trung vào biến đổi khí hậu, thủy văn, sản xuất lương thực và dịch tễ học, cũng như các mô hình dự báo ước tính trong tương lai, bất kể lĩnh vực khoa học.
Các nhà nghiên cứu khuyến nghị rằng nên đánh giá lại nỗ lực tạo ra các mô hình toán học ngày càng chi tiết như một phương tiện để có được các ước tính chính xác hơn.
“Chúng tôi đề xuất rằng các nhà lập mô hình nên tính toán kích thước hiệu quả của mô hình (số lượng tham số có ảnh hưởng và tương tác bậc cao nhất của chúng) trước khi làm cho mô hình trở nên phức tạp hơn.
>> Tham khảo: Nam châm nhỏ hơn, mạnh hơn có thể cải thiện các thiết bị khai thác sức mạnh tổng hợp của mặt trời và các ngôi sao.
Điều này cho phép kiểm tra xem việc bổ sung độ phức tạp của mô hình ảnh hưởng như thế nào đến độ không đảm bảo trong đầu ra. Thông tin như vậy đặc biệt có giá trị đối với các mô hình nhằm đóng vai trò hoạch định chính sách,” Tiến sĩ Puy nói thêm. “
Cả người lập mô hình và nhà hoạch định chính sách đều được hưởng lợi từ việc hiểu bất kỳ sự không chắc chắn nào được tạo ra khi một mô hình được nâng cấp bằng các cơ chế mới.
“Các nhà lập mô hình có xu hướng không đưa các mô hình của họ vào phân tích độ nhạy và độ không chắc chắn mà tiếp tục bổ sung thêm chi tiết. Không nhiều học giả quan tâm đến việc chạy một phân tích như vậy trên mô hình của họ nếu nó có nguy cơ cho thấy rằng hoàng đế khỏa thân chạy và những ước tính chính xác được cho là của nó chỉ là ảo ảnh. “
>> Tham khảo: Vi khuẩn lai: Chuyển gen giữa các chủng vi khuẩn khác nhau đã được khám phá.
Sự phức tạp quá mức ngăn cản các học giả cũng như công chúng suy ngẫm về tính phù hợp của các giả định của mô hình, thường rất đáng nghi ngờ.
Ví dụ, Puy và nhóm của ông lưu ý rằng các mô hình thủy văn toàn cầu giả định rằng tưới tiêu tối ưu hóa sản xuất cây trồng và sử dụng nước — một tiền đề mâu thuẫn với thực tiễn của các công cụ tưới tiêu truyền thống.
