Jeffrey Cross
Jeffrey Cross

問題を起こす - それをモデル化するか、それをモデル化可能にする

この夏、私の研究室には2人の素晴らしいインターンがいました。いつものように、彼らは私が教えた以上に私を教えた。特に私の日常に浸透しているテーマについての考えを洗練させる手助けをしてくれました。

ジェフが私のオフィスに初めて到着したとき、私は彼の夏のプロジェクトを彼に説明しました。私は、傾いている(傾いている)車両のアッカーマンステアリングジオメトリをモデル化するために、MATLABで2,000行のコードを書いていました。彼はそのコードを入手し、それをチェックし、それを改良し、そしてそれを完成させることになっていました、そして我々は傾斜、ステアリング、貨物運搬三輪車として自動車を造ることになっていました。 「3日かかるだろう」と彼は言った、「6週間かかるだろう」と私は反論した。

Geoffがコードに飛び込んだ。彼は2つの理由でコンピュータから調べただけでした。それは、ヴィンテージの手で引くエスプレッソマシンを使うための指示を聞くことと、問題に自分自身を向けるために傾斜トライクの物理プロトタイプをじっと見つめることです。彼は彼自身の3日間の目標を逃しました、しかし、彼が私に誇らしげにわずか2週間で最初の実用的なコンピュータモデルを見せたとき、私の6週間の見積もりを破りました。

そしてそれが今の私の人生全体に広がっているテーマです:計算モデリング。

どうして?ガリレオガリレイは、間違いなく科学革命を先導するために他のものよりも多くのことをしました。 「測定可能なものを測定し、測定できないものを測定可能にする」という引用は、彼に起因しています。私の考えでは、19世紀と20世紀の科学はまさにそれをしていました、そして科学的方法 - 知識の思慮深い進歩の礎石 - は良い測定に大きく依存しています。

私たちは宇宙の規模について私たちができることすべてを測定しました。私たちは、電子の質量のようなものを分離する信じられないほど洗練された、単一パラメータの実験で元素の原子、そして亜原子の構造を調べました。

この種の科学は非常に成功しているので、今や科学の真のフロンティアは容易に還元可能で測定可能なものの研究には存在せず、生物学、気候、代謝、および生態学のような複雑なマルチパラメータシステムの研究にも存在する。これらのシステムでは、理解は、妥当性および乱雑で複雑な実世界への対応についてテストできるモデルで構築されています。

パラメータを最適化することはできますが、物理的に実現可能なマシンの限界のために、それは「ほぼ完璧」にしかなり得ません。成功はより近づいています。他の人のモデルよりもほぼ完璧です。

しかし、ここでモデリングについての美しいことがあります。計算モデルはデジタルであるため、本質的に共有可能、独自に検証可能、そして共同作業や改良が容易です。

私は、すぐに物理的なものを作り始めることを目指していましたが、Geoffのアプローチ - 新世代のエンジニアや科学者のアプローチ - はモデルから始めることでした。ビットから始めてください。それらを完璧で美しく、防御可能で共有可能なものにして、最適になったら物理的にレンダリングします。確かに、誰かがより良い最適な日を考え出すかもしれませんが、彼らは実用的で実行可能なコードから始めることができるので、彼らはより速くそれに到達するでしょう。

この共有モデルの文化を奨励するさらに重要な理由があります。世界をうまくシミュレートし、それらのモデルからモノを作る経験を持つ人が増えれば増えるほど、より多くの人々が私たちの未来をどのように形づくるかを導く私たちの現実世界のモデルを信頼するようになります。

私は知覚の科学と落球を捕まえるという謙虚な慣行について一度読みました。時速60マイルで移動するボールは、1秒間に約90フィート移動します。私たちがそれを捕らえることができる唯一の理由は、私たちは私たちの手がそれを傍受したときにボールがどこにあるのかという精神モデルを持っているからです。私たちの人生の中で、私たちはボールの将来の位置を予測するのに役立つ暗算モデルを構築しました。それは私たちが比較的遅い反射でそれを捕らえることができるようにします。

私たちは、プロの野球選手が、風が強く、雨が降り、騒々しい、複雑な状況下でボールの未来をモデル化し、それを捕らえる能力に多大な信頼を寄せています。私たちのプロの科学者たちが未来を模倣する能力 - 私たちがそれらを毒素で汚染し続けるのであれば海洋の未来、二酸化炭素を放出し続けるのであれば大気、およびその他の問題それは人類がその文化的反射よりも速い反応時間を持つことを要求する。

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