Ne putem prezice viitorul, să spunem pentru secunda următoare? Este evident. Dar pentru minutul următor? Posibil…O oră? Acolo, lucrurile devin mai grele. Ce să mai zici de o zi, o săptămână, un an?
Dintr-o dată, variabilele explodează, viitorul nostru a fost complet învăluit, a devenit imprevizibil. Și totuși începusem atât de bine…Nu ne lipsea decât puțină putere de calcul, ca să stăpânim o masă de date…
Să facem un pas înainte, să planificăm viitorul, să anticipăm provocările și nevoile… Ființa umană a făcut din aceasta principalul ei mod de funcționare. Conform ipotezei „creierului bayesian”, sistemul nostru cognitiv ar funcționa doar prin predicție.
În fiecare moment, el anticipează realitatea pornind de la datele senzoriale primate. Apoi corectate, într-un necontenit înainte și înapoi între percepție și interpretare. Un apetit pentru anticipare rapidă reprodus la scara civilizațiilor, toate încercând, să le prevadă viitorul cu diferite grade de succes.
Mizele au devenit colosale: sanitară, economică, agricolă, militară, religioasă…Cele cinci simțuri ale noastre, au fost înlocuite cu instrumente și analize ale datelor colectate tot mai precise timp de secole. Și iată că, brusc, oamenii au întrezărit mișcarea stelelor sau pe cea a mareelor. Acesta a fost doar un început. Astăzi, inevitabil, computerul revoluționează predicția, el a devenit vârful de lance al viitorului. Calculele sale din ce în ce mai rapide determină cum va fi vremea în următoarele trei zile. Sau cum va arăta sistemul solar peste 6 miliarde de ani.
Iar puterea lui nu face decât să crească. Suficient pentru a te întreba dacă, într-o bună zi, computerele vor putea prezice totul.
Omul, o specie previzibilă?
Predicțiile științifice, limitate până de curând la câmpuri foarte „materiale”, atacă acum domenii care au rezistat matematizării lor.
În privința dezastrelor naturale, nu suficient de ritmice, a fost imposibil să se detecteze o cadență pe o simplă bază de date.
Acum putem vedea începuturile în modelare. Nici viețuitoarele nu rezistă algoritmilor. Invaziile biologice, evoluția speciilor sau chiar dezvoltarea cancerelor fac obiectul unor proiecții din ce în ce mai detaliate. Omul însuși, această specie pe care o credeam imprevizibilă, nu ar fi așa.
Poliția predictivă caută în orice caz să anticipeze crimele, economia fizică, crizele economice, cliodinamica. Nimic mai puțin decât istoria viitoare, crizele sociale – revolte și revoluții – care promit să zdruncine societățile noastre în curând.
Iată că a venit era atot-previzibilului…
Putem prezice sănătatea umană?
Întrebarea este de actualitate. Propulsată în prim plan de către mass-media cu ocazia pandemiei de COVID-19, epidemiologia, care este studiul evoluției în timp al unui fapt de sănătate într-o anumită populație. Este cea mai matematică dintre toate domeniile vieții. Surprinzător, prin urmare, că este domeniul atât de multor previziuni.
Iar aceasta nu este o noutate absolută. Din secolul al XVIII celebrul fizician elvețian Daniel Bernoulli se angajează să folosească un model matematic pentru a încerca să înțeleagă impactul bolilor. Fizicianul sfidează toate prognozele, reușind, să evalueze efectul unei acțiuni de sănătate publică asupra unei populații amenințate de variolă.
Întorcându-ne cu aproape 300 de ani mai târziu, epidemiologia se află în centrul dezbaterilor. Cu excepția faptului că astăzi este înarmată în predicțiile sale cu calculatoare și cu modele puternice, adaptate la realitățile timpului nostru. „În cazul epidemiologiei bolilor infecțioase și modului lor de transmitere prin contact, lucrăm la scări globale care iau în considerare problemele legate de transporturi”. Relatarea îi aparține lui Alain Barrat, director de cercetare în domeniul fizicii teoretice, la CNRS.
„Nu se pot stabili modele care să includă toate scările de mobilitate și de contact. Prin urmare, sunt dezvoltate modele pentru diferite scale, mai mult sau mai puțin modificate.”
Variații la scară
Astfel, pentru a prezice dinamica unui fapt de sănătate, precum evoluția unei epidemii, putem folosi modele globale. Ele furnizează informații pentru zone foarte mari, eliberându-se, totodată, de un anumit număr de date locale.
„Aceasta s-a întâmplat în special în timpul epidemiei de Ebola, din anul 2014”, precizează cercetătorul.
Dar alte modele vor fi aplicate la scări extrem de mici, o școală, de exemplu.
„Acestea sunt modele pe compartimente. Practic, cunoscând evoluția bolii, vom simplifica progresul acesteia. O persoană este mai întâi sănătoasă, apoi bolnavă și, în cele din urmă, vindecată”, explică Alain Barrat.
Astfel, de fiecare dată când un individ trece de la un statut la altul, el schimbă compartimentul. În cazul COVID-19, se iau în considerarea afecțiunile asimptomatice, deoarece boala este contagioasă înainte de apariția simptomelor. Diferitele stări ale pacienților sunt tot
atâtea variabile care vor ajunge să ocupe compartimentele modelului.
„În cazul COVID-19, se folosesc compartimente care nu mai sunt considerate variabile continue. Sunt considerate variabile discrete. Aceasta ne permite să mutăm indivizii dintr-o stare întralta mai degrabă brusc decât treptat”, precizează fizicianul.
„Să ne amintim că, în epidemiologie, simplificările standard sunt cele care facilitează raționarea.”
Astfel, modelele epidemiologice nu prezic viitorul. Pe de altă parte, ele furnizează scenarii teoretice. Posibile decizii politice pot încerca să le abordeze sau dimpotrivă să le evite, prin acțiunile lor asupra anumitor variabile.
Dar epidemiologia nu este singurul domeniu al vieții în care matematicile și modelele predictive își fac drum. Un altul este, de exemplu, oncologia. Deși inițiată în jurul anului 1930 de către fizicianul englez William Mayneord (1902-1988). Modelarea evoluției cancerelor a cunoscut un punct de cotitură notabil la începutul anilor 2000.
După cum amintește cercetătorul în domeniul matematicii Maximilian Strobl, de la Oxford University. „Două rațiuni majore explică aceasta: progresul computerelor și software-ul asociat. Se adauga dezvoltarea noilor tehnici de imagistică, ambele permițând o colectare mai bună a datelor necesare.”
Echilibrul potrivit
Acesta este ceea ce a făcut posibilă alimentarea ecuațiilor diferențiale ordinare (EDO). Acestea sunt: „perfecte pentru a descrie cursul creșterii unei tumori”, continuă matematicianul englez.
„Fiecare termen al ecuației descrie astfel un stadiu de creștere. Numărul de celule, rata lor de diviziune și, așa mai departe, toate într-o perioadă de timp definită.”
Ceea ce face posibilă astăzi întrevederea evoluției cancerului și chiar a reacției sale probabile la tratament. Dar și pentru a identifica factori interesanți, care nu fuseseră luați în considerare până acum.
„Într-unul dintre studiile noastre, am observat rezistența cancerelor. Simplificând modelul la maximum, ne-am dat seama de importanța unui proces biologic neglijat anterior: moartea celulară”, revelă Maximilian Strobl.
Un proces care este, totuși, o forță motrice în ritmul în care tumora progresează.
„Utilizând un model mai complex, probabil că am fi ratat acest punct crucial. Arta modelării matematice este un echilibru între alegerea unui bun nivel de complexitate și păstrarea unui anumit grad de înțelegere.”
Pe scurt, arta unui calcul subtil, al cărui potențial predictiv este rafinat din nou și din nou.
