Algorithmen berechnen soziales Verhalten
Grenzen der Vorhersage
»Bei allen denkbar positiven Anwendungsmöglichkeiten stellt sich natürlich auch die Frage des Missbrauchs«, sagt Professor Fornasier. »Die gute Nachricht in diesem Zusammenhang ist, dass wir auch bewiesen haben, dass das Verhalten nicht für alle Typen von Dynamik und nicht in allen Situationen so leicht vorhauszusagen ist. »Eine wichtige Voraussetzung der Berechenbarkeit ist es, dass die enorme Vielzahl der möglichen Wechselwirkungen von Agenten in einer grossen Gruppe sinnvoll auf wenige wirksame reduziert werden kann«, sagt Massimo Fornasier.«Gut funktioniert die Vorhersage dort, wo eine Gruppe generalisierte Verhaltensmuster zeigt.«
Ist jedoch bei konkurrierenden Wechselwirkungskräften die Energie einzelner Agenten zu gross ist, kann das Gleichgewicht und damit eine gemeinsame Bewegung der Agentengruppe mit einfachen, sporadischen Kontrolleingriffen nicht mehr hergestellt werden. »Eine umfassende Voraussage von Ereignissen, wie sie beispielsweise dem Mathematiker Hari Seldon in Isaac Asimovs Foundation Zyklus möglich ist oder eine so umfassende Kontrolle wie in Aldous Huxleys »Schöne neue Welt«, wird auch weiter Science Fiction bleiben«, sagt Professor Fornasier.
Die Ergebnisse wurden im Juli 2016 auf dem Europäischen Mathematiker Kongress in Berlin vorgestellt. Die Forschungsarbeit wurde vom European Research Council (ERC) im Rahmen des ERC-Start Grant-Projektes »High-Dimensional Sparse Optimal Control« (HDSPCONTR) gefördert. Neben Mitgliedern der Fornasier-Gruppe waren zahlreiche weitere Forscher an der TUM und kooperierenden internationalen Institutionen beteiligt. [bl]
Info: www.tum.de
Ressourcen:
