Los mejillones cebra, una especie invasora transportada por barcos, son un problema tan grande en aguas americanas que solo le costaron a la industria energética estadounidense $ 3,1 mil millones en pérdidas económicas en 1993-1999, principalmente al bloquear las tuberías que llevan agua a las plantas de enfriamiento.para una manera de predecir dónde podrían terminar a continuación, para que se puedan tomar medidas preventivas, se ha basado en la ciencia de redes, una forma de identificar patrones y conexiones significativas en campos que van desde especies invasoras hasta terrorismo internacional y redes sociales hasta enfermedades infecciosas.
La ciencia de redes permite comprender y modelar el mundo interconectado, ya sea social, biológico, físico u organizacional. Nueva investigación de un equipo de investigadores de la Universidad de Notre Dame dirigido por Nitesh Chawla, Frank M. Freimann Profesor de Ciencias de la Computación e Ingeniería yEl Director del Centro Interdisciplinario para Ciencia y Aplicaciones de Redes iCeNSA sugiere que los algoritmos actuales para representar redes no han considerado realmente las complejas interdependencias en los datos, lo que puede conducir a análisis o predicciones erróneas. El equipo de Chawla ha desarrollado un nuevo algoritmo queofrece la promesa de una representación de red más precisa y un análisis preciso.
"Con este documento, hemos hecho un avance significativo en la teoría de redes para representar con mayor precisión y precisión dependencias complejas en los datos", dijo Chawla.
Un ejemplo de cómo funciona el algoritmo que los investigadores citan en el documento es el estudio de especies invasoras impulsadas por la red mundial de envíos.
"Las especies pueden ser transportadas involuntariamente por barcos de puerto a puerto y causar invasiones, por lo que los movimientos de barcos conectan puertos en el mundo en una red de flujo de especies implícita", dijo Chawla. "Al identificar dependencias de orden superior en los movimientos de barcos, es decir, dóndees más probable que un barco vaya después dados sus pasos anteriores, podemos modelar con mayor precisión los movimientos del barco y, por lo tanto, la dinámica del flujo de especies, para el análisis y la predicción de especies invasoras ".
Chawla describió el nuevo método como un enfoque general que puede influir potencialmente en una amplia gama de campos.
"Por ejemplo, una representación más precisa del flujo de información en las redes puede dar una representación más precisa de las complejas interacciones sociales y el flujo de información, lo que puede ser de interés para las compañías de telecomunicaciones, redes sociales, etc.", dijo.. "Este trabajo también tiene fuertes aplicaciones para modelar la propagación de enfermedades infecciosas, que están en función de dependencias complejas de persona a persona, de persona a especie, etc.. Nuestro método puede aplicarse fácilmente a otros tipos de datos de tráfico, como los movimientos de taxiy las trayectorias humanas, que el gobierno puede aprovechar para la planificación urbana, y los comerciantes pueden usar para el análisis y la predicción del comportamiento del cliente. La capacidad de extraer y representar patrones de navegación de orden superior también se puede utilizar para analizar flujos de clics web y patrones de acceso a la red, con potencialaplicaciones desde la optimización del sitio web hasta la detección de intrusos basadas en patrones de acceso anómalos para seguridad y defensa ".
Chawla y sus colegas investigadores son los primeros en desarrollar un algoritmo de representación de red de orden superior variable.
"Es un avance fundamental y transformador en la representación de la red descubrir automáticamente los órdenes de dependencia entre los componentes de un mundo interconectado complejo", dijo.
Jian Xu y Thanuka Wickramarathne de Notre Dame son coautores del artículo, que aparece en la revista Avances científicos .
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Materiales proporcionados por Universidad de Notre Dame . Nota: El contenido puede ser editado por estilo y longitud.
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