Используя математику и компьютерное моделирование, учёные показали, что перед переходом системы из «здорового» состояния в «нездоровое», информационные потоки в ней достигают пика.

Такие так называемые «фазовые переходы» характерны для многих реальных систем, но надёжных методов их прогнозирования до сих пор не существовало.

Ведущий исследователь доктор Лионель Барнетт говорит: «Ключевым моментом в работе является то, что динамика сложных систем – таких как мозг и экономика — зависит от того, как их элементы причинно влияют друг на друга, другими словами, каковы информационные потоки между ними. Важную роль в предложенном методе прогнозирования играет измерение информационного потока для системы в целом, а не только вычисление локальных потоков «.

По существу, это означает найти способ охарактеризовать математически, в какой степени части сложной системы одновременно отделены (все они ведут себя по-разному) и интегрированы (все зависят друг от друга). Исследователям удалось впервые доказать, что их метод надёжно предсказывает фазовые переходы в стандартных системах, изучаемых физиками уже много десятилетий (так называемая модель Изинга).

Профессор Анил Сета, оценивая работу учёных, говорит: «Она имеет далеко идущие последствия. Если её результаты обобщить на другие системы реального мира, мы были бы способны прогнозировать бедственные события прежде, чем они произойдут. Это открывает нам возможность вмешательства для предотвращения катастрофы, будь то припадок эпилепсии или финансовый кризис, изменение климата или иммунное заболевание».