Jurnal KeSimpulan.com - 240 insiden dalam seminggu di Afghanistan. Senjata canggih baru mungkin menawarkan strategi kompleksitas perang di masa datang: Matematika.
Menggunakan log publikasi rahasia militer AS oleh WikiLeaks, peneliti menciptakan simulasi matematika yang dapat membantu memprediksi intensitas dan kegiatan pemberontak di masa depan. Simulasi juga mengevaluasi bahwa beberapa peristiwa mungkin mustahil diramalkan.
Pendekatan mungkin membantu para pembuat keputusan untuk lebih baik menimbang pilihan mereka.
Dinamisasi aktivitas konflik militer menjadi kompleksitas titik-titik perang secara random untuk memprediksi serangan masa depan.
"Jika model mengatakan ada banyak ketidakpastian tentang apa yang akan terjadi di suatu daerah, maka Anda mungkin bertindak berbeda," kata Guido Sanguinetti, software programer University Edinburgh.
Sanguinetti dan rekan mengambil pendekatan matematika yang biasanya digunakan epidemiolog untuk memprediksi penyebaran virus atau wabah penyakit. Tapi bukannya menggunakan data di mana dan kapan orang terinfeksi penyakit.
Tim menggunakan rincian Afghan War Diary, pukulan demi pukulan konflik di Afghanistan yang diupload oleh situs whistle-blower WikiLeaks pada tahun 2010. Dokumen-dokumen berisi lebih dari 75.000 log aksi militer dari patroli rutin hingga bentrokan utama.
Data diumpan ke simulasi komputer sebagai peta koordinat menghasilkan representasi visual bagaimana dan di mana konflik meningkat dari tahun 2004 hingga 2009. Setelah training model data perang harian, tim memprediksi kemungkinan dan kegiatan kelompok oposisi bersenjata pada tahun 2010.
Di provinsi Baghlan, simulasi memprediksi peningkatan 128 persen aktivitas kelompok bersenjata dari 2009 ke 2010. LSM Safety Office Afghanistan yang mendedikasikan untuk melindungi pekerja bantuan wilayah berbahaya di dunia, melaporkan aktivitas di Baghlan naik 120 persen pada tahun yang sama.
Artinya konsistensi prediksi simulasi mendekati data nyata. Model juga memperkirakan probabilitas hasil prediksinya. Spot beberapa area di mana sangat sulit untuk memprediksi aktivitas di masa depan.
"Ini tebakan terbaik dengan perkiraan jujur suatu aktivitas sehingga Anda tidak perlu menjadi dogmatis," kata Peter Diggle statistikawan Lancaster University dan University of Liverpool di Inggris.
Simulasi dapat dilengkapi dengan dinamika sosial, demografi dan sejarah pihak-pihak yang terlibat dalam konflik. Sementara prediksi berada di tingkat provinsi dan tidak halus tapi tetap informatif terutama kompleksitas perang masih terjadi hari ini.
"Selama Perang Dingin tit-for-tat modeling pada tingkat internasional. Tapi semua perang di Afganistan tidak teratur dan bukan tentara berbaris berhadapan satu sama lain di lini depan," kata John O'Loughlin, geografer University of Colorado di Boulder.
Point process modelling of the Afghan War Diary
Andrew Zammit-Mangion1,2, Michael Dewar3, Visakan Kadirkamanathan4, and Guido Sanguinetti1,5
Akses : DOI:10.1073/pnas.1203177109
Video : Andrew Zammit-Mangion et.al., PNAS, DOI:10.1073/pnas.1203177109
YouTube : KeSimpulan.com http://www.youtube.com/user/KeSimpulanTube
Menggunakan log publikasi rahasia militer AS oleh WikiLeaks, peneliti menciptakan simulasi matematika yang dapat membantu memprediksi intensitas dan kegiatan pemberontak di masa depan. Simulasi juga mengevaluasi bahwa beberapa peristiwa mungkin mustahil diramalkan.
Dinamisasi aktivitas konflik militer menjadi kompleksitas titik-titik perang secara random untuk memprediksi serangan masa depan.
"Jika model mengatakan ada banyak ketidakpastian tentang apa yang akan terjadi di suatu daerah, maka Anda mungkin bertindak berbeda," kata Guido Sanguinetti, software programer University Edinburgh.
Sanguinetti dan rekan mengambil pendekatan matematika yang biasanya digunakan epidemiolog untuk memprediksi penyebaran virus atau wabah penyakit. Tapi bukannya menggunakan data di mana dan kapan orang terinfeksi penyakit.
Tim menggunakan rincian Afghan War Diary, pukulan demi pukulan konflik di Afghanistan yang diupload oleh situs whistle-blower WikiLeaks pada tahun 2010. Dokumen-dokumen berisi lebih dari 75.000 log aksi militer dari patroli rutin hingga bentrokan utama.
Data diumpan ke simulasi komputer sebagai peta koordinat menghasilkan representasi visual bagaimana dan di mana konflik meningkat dari tahun 2004 hingga 2009. Setelah training model data perang harian, tim memprediksi kemungkinan dan kegiatan kelompok oposisi bersenjata pada tahun 2010.
Di provinsi Baghlan, simulasi memprediksi peningkatan 128 persen aktivitas kelompok bersenjata dari 2009 ke 2010. LSM Safety Office Afghanistan yang mendedikasikan untuk melindungi pekerja bantuan wilayah berbahaya di dunia, melaporkan aktivitas di Baghlan naik 120 persen pada tahun yang sama.
Artinya konsistensi prediksi simulasi mendekati data nyata. Model juga memperkirakan probabilitas hasil prediksinya. Spot beberapa area di mana sangat sulit untuk memprediksi aktivitas di masa depan.
"Ini tebakan terbaik dengan perkiraan jujur suatu aktivitas sehingga Anda tidak perlu menjadi dogmatis," kata Peter Diggle statistikawan Lancaster University dan University of Liverpool di Inggris.
Simulasi dapat dilengkapi dengan dinamika sosial, demografi dan sejarah pihak-pihak yang terlibat dalam konflik. Sementara prediksi berada di tingkat provinsi dan tidak halus tapi tetap informatif terutama kompleksitas perang masih terjadi hari ini.
"Selama Perang Dingin tit-for-tat modeling pada tingkat internasional. Tapi semua perang di Afganistan tidak teratur dan bukan tentara berbaris berhadapan satu sama lain di lini depan," kata John O'Loughlin, geografer University of Colorado di Boulder.
Point process modelling of the Afghan War Diary
Andrew Zammit-Mangion1,2, Michael Dewar3, Visakan Kadirkamanathan4, and Guido Sanguinetti1,5
- School of Informatics, University of Edinburgh, Edinburgh EH8 9AB, United Kingdom;
- University/British Heart Foundation Centre for Cardiovascular Science, Queen’s Medical Research Institute, Edinburgh EH16 4TJ, United Kingdom;
- Department of Applied Physics and Applied Mathematics, Columbia University, New York, NY 10027;
- Department of Automatic Control and Systems Engineering, University of Sheffield, Sheffield S1 3JD, United Kingdom; and
- SynthSys-Systems and Synethic Biology, University of Edinburgh, Edinburgh EH9 3JD, United Kingdom
Akses : DOI:10.1073/pnas.1203177109
Video : Andrew Zammit-Mangion et.al., PNAS, DOI:10.1073/pnas.1203177109
YouTube : KeSimpulan.com http://www.youtube.com/user/KeSimpulanTube
Tidak ada komentar :
Poskan Komentar