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Dynamische Systeme: Der Blick durchs Schlüsselloch

Wie kann man zuverlässige Vorhersagen treffen, wenn man nur einen winzigen Bruchteil eines Systems beobachten kann? Eine neue Kenngröße hängt nicht mehr von der Menge der gesammelten Daten ab und könnte in Zukunft der Seuchenkontrolle oder der Hirnforschung zu Gute kommen.
Zuverlässige Vorhersagen?

86 Milliarden Nervenzellen enthält laut einer aktuellen Studie das menschliche Gehirn. Das ist etwas weniger, als es Sterne in der Milchstraße gibt. Seit einigen Jahrzehnten versuchen Hirnforscher, die Aktivität einzelner Neurone zu erfassen, in der Hoffnung, irgendwann die Funktionsweise des Gehirns zu verstehen. Doch auch mit modernsten Techniken können sie lediglich die Signale von etwa 100 Neuronen gleichzeitig aufzeichnen. 100 von 86 Milliarden – das ist, als würde man das System durch ein winziges Schlüsselloch betrachten. Das meiste bleibt uns dabei verborgen.

Wie soll man etwas über das große Ganze sagen, wenn man nur einen winzigen Bruchteil davon beobachten kann? Diese Frage beschäftigt nicht nur Hirnforscher, sie treibt auch Kollegen anderer Forschungsfelder um. Sie spielt etwa bei der Verbreitung von Infektionskrankheiten oder der Vorhersage von Börsencrashs eine Rolle. Wie hoch ist beispielsweise das Risiko, dass aus einer ansteckenden Krankheit eine Epidemie wird? Oder wie wahrscheinlich ist es, dass die Insolvenz einer Bank zu größeren Turbulenzen am Aktienmarkt führt? ...

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  • Quellen
Wilting, J., Priesemann, V.:Inferring Collective Dynamical States from Widely Unobserved Systems. In: Nature Communications 9, 2325, 2018

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