Исследователи из Уральского федерального университета (УрФУ, Екатеринбург) и Университетов Уппсалы (Швеция) и Радбауд (Нидерланды) разработали универсальный машинный алгоритм, с помощью которого можно количественно, одним числом, оценивать сложность любой двумерной или трехмерной системы. О результатах работы, со ссылкой на научный журнал Национальной академии наук США (PNAS) и пресс-службу УрФО, сообщает журнал «Наука и жизнь».Метод расчёта сложности основан на пошаговом делении структуры на блоки и последующем усреднении определенной характеристики внутри каждого из блоков. На каждом шаге алгоритм сравнивает усреднённую («размытую») структуру с исходной структурой и фиксирует степень изменения в виде численного коэффициента. К примеру, если система анализирует изображение, то пиксели в нём делятся на блоки, в каждом из которых они усредняются по цвету. Таким образом, если изображение состоит из множества мелких деталей, то они пропадут, что увеличит различие между «размытой» и исходной структурой. При этом увеличивается и численный коэффициент, выражающий сложность изображения. Та же операция повторяется уже с «размытым» изображением. В итоге алгоритм вычисляет численный коэффициент, характеризующий степень сложности изображения.Авторы утверждают, что предлагаемая схема намного проще и дешевле стандартных методов, основанных на вычислении корреляционных функций или с использованием методов машинного обучения. По их мнению, алгоритм может использоваться для обнаружения фазовых переходов с высокой точностью, что делает его многообещающим инструментом для их изучения в различных системах. Не исключено, что метод может быть использован и при прогнозировании погодных условий.