Erklärer: Was ist ein Computermodell?
Computer verwenden Mathematik, Daten und Computeranweisungen, um Darstellungen realer Ereignisse zu erstellen. Sie können auch vorhersagen, was in komplexen Situationen passiert — oder was passieren könnte —, von Klimasystemen bis zur Verbreitung von Gerüchten in einer Stadt. Und Computer können ihre Ergebnisse ausspucken, ohne dass Menschen Jahre warten oder große Risiken eingehen müssen.
Die Wissenschaftler, die Computermodelle erstellen, beginnen mit wichtigen Merkmalen der Ereignisse, die sie darstellen möchten. Diese Merkmale können das Gewicht eines Fußballs sein, den jemand treten wird. Oder es könnte der Grad der Wolkendecke sein, der für das saisonale Klima einer Region typisch ist. Merkmale, die sich ändern oder variieren können, werden als Variablen bezeichnet.
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Als nächstes identifizieren die Computermodellierer Regeln, die diese Funktionen und ihre Beziehungen steuern. Die Forscher drücken diese Regeln mit Mathematik aus.
“Die in diese Modelle integrierte Mathematik ist ziemlich einfach – hauptsächlich Addition, Subtraktion, Multiplikation und einige Logarithmen”, bemerkt Jon Lizaso. Er arbeitet an der Technischen Universität Madrid in Spanien. (Logarithmen drücken Zahlen als Potenzen anderer Zahlen aus, um Berechnungen bei der Arbeit mit sehr großen Zahlen zu vereinfachen.) Trotzdem gibt es immer noch zu viel Arbeit für eine Person zu tun. “Wir sprechen wahrscheinlich von Tausenden von Gleichungen”, erklärt er. (Gleichungen sind mathematische Ausdrücke, die Zahlen verwenden, um zwei gleiche Dinge in Beziehung zu setzen, z. B. 2 + 4 = 6. Aber sie sehen normalerweise komplizierter aus, wie z. B. z = 21x – t)
Das Lösen von sogar 2.000 Gleichungen kann einen ganzen Tag dauern, wenn alle 45 Sekunden eine Gleichung vorliegt. Und ein einziger Fehler könnte Ihre Antwort weit wegwerfen.
Schwierigere Mathematik könnte die Zeit, die benötigt wird, um jede Gleichung zu lösen, auf durchschnittlich 10 Minuten erhöhen. Bei dieser Geschwindigkeit könnte das Lösen von 1.000 Gleichungen fast drei Wochen dauern, wenn Sie sich etwas Zeit zum Essen und Schlafen nehmen würden. Und wieder könnte ein Fehler alles wegwerfen.
Im Gegensatz dazu können herkömmliche Laptops Milliarden von Operationen pro Sekunde ausführen. Und in nur einer Sekunde kann der Titan-Supercomputer im Oak Ridge National Laboratory in Tennessee mehr als 20.000 Billionen Berechnungen durchführen. (Wie viel sind 20.000 Billionen? So viele Sekunden würden etwa 634 Millionen Jahre betragen!)
Ein Computermodell braucht auch Algorithmen und Daten. Algorithmen sind Befehlssätze. Sie sagen dem Computer, wie er Entscheidungen treffen und wann er Berechnungen durchführen soll. Daten sind Fakten und Statistiken über etwas.
Mit solchen Berechnungen kann ein Computermodell Vorhersagen über eine bestimmte Situation treffen. Zum Beispiel könnte es zeigen, oder simulieren, das Ergebnis eines bestimmten Fußballspielers Kick.
Computermodelle können auch mit dynamischen Situationen und sich ändernden Variablen umgehen. Wie wahrscheinlich ist es, dass es am Freitag regnet? Ein Wettermodell würde seine Berechnungen immer wieder durchführen und jeden Faktor einzeln und dann in verschiedenen Kombinationen ändern. Danach würden die Ergebnisse aller Läufe verglichen.
Nach der Anpassung, wie wahrscheinlich jeder Faktor war, würde er seine Vorhersage abgeben. Das Modell würde auch seine Berechnungen wiederholen, als der Freitag näher rückte.
Um die Zuverlässigkeit eines Modells zu messen, könnten Wissenschaftler einen Computer seine Berechnungen tausende oder sogar Millionen Mal ausführen lassen. Die Forscher konnten auch die Vorhersagen eines Modells mit Antworten vergleichen, die sie bereits kennen. Wenn die Vorhersagen genau mit diesen Antworten übereinstimmen, ist das ein gutes Zeichen. Wenn nicht, müssen die Forscher mehr arbeiten, um herauszufinden, was sie verpasst haben. Es könnte sein, dass sie nicht genügend Variablen enthalten haben oder sich zu sehr auf die falschen verlassen haben.
Computermodellierung ist kein One-Shot-Deal. Wissenschaftler lernen immer mehr aus Experimenten und Ereignissen in der realen Welt. Forscher nutzen dieses Wissen, um Computermodelle zu verbessern. Je besser Computermodelle sind, desto nützlicher können sie werden.
