Chercheurs QUT travaillant sur des problèmes complexes en agriculture, l'écologie et la médecine ont développé un modèle mathématique pour permettre des solutions plus rapides.

Des questions sur l'intervention, quelle force et combien de temps, ne sont que quelques-uns des appels au jugement auxquels sont confrontés les médecins et les scientifiques lors de la prise de décision quotidienne.

De la production végétale à la chimiothérapie, nouvelle recherche publiée dans Journal de la Royal Society Interface , améliore la façon de déterminer les « meilleures » stratégies d'intervention.

Professeur Matthew Simpson, doctorat Le chercheur Jesse Sharp (photo de gauche) et le professeur Kevin Burrage du Centre de science des données de QUT et du Centre d'excellence australien pour les frontières mathématiques et statistiques (ACEMS) ont développé la nouvelle méthode mathématique pour simuler plus rapidement différents scénarios afin d'atteindre des solutions optimales.

Monsieur Sharp, qui étudie son doctorat, a déclaré que la méthode impliquait une théorie du contrôle optimal qui pourrait être décrite comme une « science des compromis » entre des objectifs concurrents.

"L'utilisation de techniques d'optimisation mathématique nous aide à rendre plus intelligent, des décisions d'allocation des ressources plus efficaces, " il a dit.

"Si vous donnez trop de chimiothérapie à quelqu'un, vous pouvez tuer la leucémie et le patient. Dans ce cas, le « coût » est évidemment beaucoup trop élevé, " il a dit.

Il a dit qu'il est important de trouver le bon équilibre entre les avantages de la chimiothérapie et les effets secondaires néfastes.

"Vous faites une supposition, exécuter ce scénario, utiliser des techniques mathématiques pour améliorer encore et encore votre estimation pour vous rapprocher de plus en plus de la solution optimale, " il a dit.

"Ce que nous faisons, c'est améliorer les techniques numériques, vous n'avez donc qu'à résoudre ce problème moins de fois."

La méthode peut également être appliquée aux pratiques agricoles (voir à gauche), pour des exemples dans la détermination des options sur la façon de fertiliser les cultures.

La stratégie de contrôle optimale qui se présente pour une situation donnée dépend de la façon dont l'optimalité est caractérisée et de ce que signifie le « meilleur résultat » dans le contexte de la situation spécifique.

M. Sharp a déclaré que l'illustration montrait "aucun contrôle" comme la stratégie la plus simple, tandis que le contrôle « bang bang » était une intervention qui basculait entre le maximum et l'absence d'engrais, alors qu'en "contrôle continu, " l'engrais peut être appliqué dans n'importe quelle quantité qui peut changer avec le temps.

« Dans cette recherche, nous améliorons l'efficacité des techniques de calcul actuellement utilisées pour résoudre ces problèmes d'optimisation, " il a dit.

"L'amélioration de l'efficacité peut nous permettre de résoudre des problèmes plus complexes qui étaient auparavant trop coûteux en calcul et trop lents à résoudre."

Le professeur Matthew Simpson a déclaré que la recherche peut être appliquée à une gamme de problèmes.

"Nous pouvons soit trouver une solution plus rapidement qu'avant, ou nous pouvons trouver une solution là où les méthodes de calcul n'ont pas réussi à trouver une solution dans le passé, " dit le professeur Simpson.

"Chaque fois que vous avez une sorte de système pour lequel vous voulez une sortie, ça pourrait être quelque chose comme une voiture autonome ou un système biologique, c'est une stratégie qui peut vous indiquer les protocoles optimaux."