L'algoritmo della luna che prevede il futuro
Un'estensione di uno degli algoritmi che portarono l'uomo sulla luna potrà aiutarci a prevedere meglio l'avvento o meno di certe crisi e altri fenomeni che evolvono nel tempo in modo binario. L'algoritmo in questione si chiama filtro di Kalman. Nel 1969, la Nasa lo usò nel computer di navigazione della navicella che avrebbe portato Neil Armstrong sulla luna. L'algoritmo valutava le informazioni provenienti dalla navicella circa la sua posizione e filtrava errori di misura e componenti aleatorie al fine di stimare la posizione reale e prevedere quella futura, per consentire eventuali correzioni di rotta. Cinquant'anni dopo, due accademici (Daniele Durante e Sonia Petrone) e due dottorandi (Augusto Fasano e Giovanni Rebaudo) del Dipartimento di scienze delle decisioni della Bocconi hanno sviluppato un metodo che estende in modo efficiente il filtro di Kalman a variabili di tipo binario, non continue, che indicano il verificarsi o meno di uno o più eventi nel tempo.
«Fino ad oggi l'applicazione del filtro di Kalman ai casi binari si basava su equazioni approssimate. Ora abbiamo trovato le formule che ci permettono di farlo in modo esatto», spiega Daniele Durante. «È possibile prevedere, per esempio, se la Borsa aprirà in rialzo o in ribasso in base al verificarsi o meno di certe condizioni nel tempo, oppure chi avrà la meglio nella prossima sfida di canottaggio fra Cambridge e Oxford sulla base delle competizioni passate». Il metodo combina il calcolo delle probabilità all'idea dell'online updating: la conoscenza circa il verificarsi di un dato evento si aggiorna in modo sequenziale ad ogni nuova osservazione. Lo spettro di possibili applicazioni è ampio e va dalla probabilità che si verifichino o meno certi eventi meteorologici fino agli attacchi informatici. «La nostra formula si applica ai casi di variabili di tipo 0/1. Ora vorremmo estenderla a variabili non continue che presentano più di due categorie, per esempio il verificarsi di una crisi forte, media o debole».
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