Olli-Pekka Tikkanen
Olli-Pekka Tikkanen

Kuulumisia mallinnuksen parista

Olli-Pekka Tikkanen 3.4.2020
| | | Ei kommentteja

Terveisiä Itä-Helsingin etätyöhuoneesta! Tänään on 22. päivä, kun työskentelen kotona ja päiviä on vähintään vielä 40 edessä. Työni on pääasiassa laskennallista mallintamista, joten tarvitsen työni tekemiseen ainoastaan tietokoneen. Pystyn siis tekemään tutkimusta hyvin myös muualla kuin työpaikalta.

Työpaikaltani kaipaan työyhteisöä ja lounasruokalaa. Tapaamme työkavereideni kanssa lähes päivittäin virtuaalisesti, mikä lievittää työyhteisön kaipaustani. Kaipaan myös selkeää jakoa työpaikan ja kodin välillä. Olen myös näiden 22 päivän aikana kehittynyt rajan vetämisessä työn ja kodin välillä. Käymme puolisoni kanssa aamupäivällä työmatkaa jäljittelevällä kävelyllä. Muutimme joulukuussa ja onneksemme uudessa asunnossamme on työhuone, jonka oven voi laittaa kiinni työpäivän jälkeen. Viime viikolla aloin pitää myös pukua työaikana, mikä auttaa työtunteeseen pääsemistä.

Kuten olen kertonut, tutkimukseni on pääasiassa laskennallista mallintamista. Väitöskirjassani määritin ilmakehän hiukkasten ominaisuuksia tietokonemallien avulla ja tällä hetkellä työskentelen metaanin kierron mallintamisen parissa. Koronaviruksen myötä pandemiaa ja sen eri vaiheita mallintavat mallit ovat olleet paljon esillä mediassa.

Asiaan perehtymättömän voi olla vaikea ymmärtää, mikä on mallintamisen ja todellisuuden suhde ja mitä mallintamisella ylipäätään tarkoitetaan. Avaan näitä käsitteitä seuraavaksi muutaman kappaleen verran. Mainitsen vielä erikseen, että en ole perehtynyt tautien leviämisen mallintamiseen, enkä näin ollen ole kykenevä arvioimaan julkisuudessa olleita mallinnustuloksia koronavirusepidemian kestosta tai laajuudesta.

Mallintamisen yksi perusajatus on, että kaikki mallit ovat väärässä, mutta osa on hyödyllisiä. Malleissa otetaan väistämättä huomioon vain osa todellisuudesta eli ne ovat todellisuuden yksinkertaistuksia.. Mallit voivat kuitenkin olla hyödyllisiä esimerkiksi ennustamaan, kuinka jokin systeemi muuttuu ajan kuluessa, mikäli riittävä osa todellisuudesta on otettu mallissa huomioon.

Konkreettisena esimerkkinä voisi ajatella puistoa, jota voi mallintaa esimerkiksi kartalla tai pienoismallilla. Karttaa tai pienoismallia tehtäessä on mietittävä, miten puiston haluaa mallintaa. Esimerkiksi on mietittävä, mikä on mittakaava, jolla puisto kuvataan, ja kuinka tarkasti puiston ominaisuudet kuvataan. Mikäli ominaisuuksia ei oteta tarkasti huomioon, mallia ei voi käyttää puistossa suunnistamiseen ja toisaalta mikäli kaikki ominaisuudet kuvataan todellisen kaltaisina, tulee mallista itsessään täysimittainen puisto.

Monesti malli ei ole fyysinen malli, vaan se on tehty tietokoneella. Tällöin osa todellisuudesta on mallinnettu matemaattisten yhtälöiden avulla. Tietokonemallien kanssa oleellista on, että mallille annetaan todellisuutta kuvaavia lukuja, joiden perusteella malli ratkaisee yhtälöt ja antaa nämä vastauksena käyttäjälle. Tietokonemallin kanssa tärkeää on, että mallissa olevat yhtälöt kuvaavat todellisuutta riittävällä tarkkuudella ja että yhtälöt ratkaistaan oikeilla algoritmeilla. Yhtä tärkeää on myös, että mallille annettavat luvut kuvaavat mahdollisimman tarkasti sitä osaa todellisuudesta, jota halutaan mallintaa. Esimerkiksi jos tavoitteena on mallintaa koronaviruksen vaikutuksia Suomessa, on mallille annettavat parametrit pyrittävä arvioimaan Suomen oloissa. Koronavirusepidemian mallinnuksen haasteita kuvataan mielestäni hyvin esimerkiksi tässä Ylen A-Studion haastattelussa, sekä tässä Ylen artikkelissa

Avainkäsite edellisissä kappaleissa on riittävä tarkkuus: on vaikea tietää etukäteen kuinka paljon todellisuudesta pitää ottaa huomioon, jotta malli on hyödyllinen. Lisäksi numeroita käsittelevissä malleissa tärkeää on, että mallille annettavat parametrit tiedetään mahdollisimman hyvin. Juuri oikeiden parametrien etsimisen takia koronavirusta koskevat mallit muuttuvat. Tieto koronaviruksesta kasvaa koko ajan, joten myös malleissa käytettävät parametrit muuttuvat ja tarkentuvat. Riittävän tarkkuuden saavuttamiseen kuluu paljon aikaa, ja se vaatii yleensä tutkijan koulutusta. Tarkimmat mallinnustulokset saadaan aikaan vasta kun mallintajat ovat perehtyneet pitkään juuri tietyn todellisuuden osan mallintamiseen.

Riittävän tarkkuuden vaatimuksista seuraa tärkeä huomio. Esimerkiksi minulla on tutkijan koulutus, mutta en ole ollenkaan perehtynyt epidemioiden mallintamiseen. Vaikka teknisesti voisin valita joitakin yhtälöitä kirjallisuudesta ja mallintaa epidemian leviämistä, en kuitenkaan osaisi todennäköisesti valita oikeita yhtälöitä enkä varsinkaan oikeita lukuja, jotka antaisin mallille. Internet on tällä hetkellä pullollaan erilaisia koronavirusepidemian mallintamisesta saatuja tuloksia esitteleviä blogikirjoituksia ja kuvia, joiden todenperäisyyttä on mahdoton arvioida vaillinaisesti kuvattujen menetelmien ja tekijätietojen puutteiden vuoksi. Luotettavimmat tiedot tulevat edelleen viranomaisilta ja tutkijoilta, jotka mallintavat epidemioita työkseen myös muulloin kuin tämänhetkisen kriisin aikana.

Jaa kirjoitus somessa

Samankaltaiset julkaisut

Vastaa

Sähköpostiosoitettasi ei julkaista. Pakolliset kentät on merkitty *

Sosiaalinen media

Aihepilvi

Arkistot