A relação de causa e efeito descreve como uma coisa influencia a outra. Por exemplo, se você estiver sentado em uma cadeira e alguém puxá-la com força, você vai cair. A causa da queda foi a puxada da cadeira, e a consequência foi você cair no chão, possivelmente com alguns arranhões.
Um grupo de cientistas afirma ter desenvolvido o método SURD (Synergistic-Unique-Redundant Decomposition of causality) para entender melhor como funciona esse sistema de causalidade.
Em um estudo publicado na revista científica Nature Communications, a equipe de engenheiros do Instituto de Tecnologia de Massachusetts (MIT) desenvolveu uma técnica aplicável em diversos cenários, a fim de identificar variáveis potenciais em fenômenos de causa e efeito.
Rastrear uma variável em situações de causalidade pode ser extremamente complexo, já que algumas podem gerar milhões de variáveis.
O método é um algoritmo que utiliza dados coletados ao longo do tempo para estimar o grau de influência das variáveis em uma situação específica. Por exemplo, dados sobre mudanças populacionais em diferentes espécies de animais marinhos podem ajudar a prever o número de sardinhas em uma determinada região.
“A importância do nosso método está na sua versatilidade entre disciplinas. Ele pode ser aplicado para entender melhor a evolução das espécies em um ecossistema, a comunicação de neurônios no cérebro e a interação de variáveis climatológicas entre regiões, para citar alguns exemplos”, disse o estudante de pós-graduação no Departamento de Aeronáutica e Astronáutica do MIT, Álvaro Martínez-Sánchez.
Causa e efeito: variáveis
O método é um algoritmo que gera um ‘mapa de causalidade’ e vincula as possíveis variáveis de uma situação de causa e efeito.
Com esses cálculos, os cientistas conseguem determinar a natureza dessa relação e avaliar se uma reação pode ser influenciada por outra. Além disso, a técnica também estima o grau de incerteza do resultado, provavelmente causado por variáveis desconhecidas.
Quais são os resultados da relação de causa e efeito? Os cientistas estão tentando compreender as variáveis.Fonte: Getty Images
O objetivo dos pesquisadores é aplicar o modelo na indústria aeroespacial para identificar características no design de aviões que ajudem a compreender melhor o consumo de combustível. Dessa forma, eles podem analisar as variáveis desse design e entender como estão relacionadas com a eficiência da aeronave.
Após mais testes, a equipe percebeu que o SURD realmente conseguiu identificar detalhes de variáveis que podem beneficiar o setor aeroespacial. Contudo, ainda é necessário aprofundar os estudos para compreender melhor o potencial de aplicação em outras áreas.
“Esperamos que, ao incorporar a causalidade em modelos, isso nos ajude a entender melhor a relação entre as variáveis de design de uma aeronave e como isso se relaciona com a eficiência. Parte do nosso método detecta se há algo faltando. Não sabemos o que está faltando, mas sabemos que precisamos incluir mais variáveis para explicar o que está acontecendo”, disse o professor Adrián Lozano-Durán, em um comunicado oficial.
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