🛋️ 👩🏾‍🔧 💥 データサイエンスに置き換えられました。HASH：世界をモデリングするための無料のオンラインプラットフォーム（StackOverflowの作成者による） 🗡️ 🤛🏽 👘

ジョエル・スポルスキー

世界がどのように機能するかを理解しようとしているときは、基本的な数学で十分な場合があります。温水の流れをxだけ増やすと、混合物の温度はyだけ上がります。

時には、より複雑なことに取り組んでいて、入力データが出力にどのように影響するのか不思議に思うことすらできません。従業員数が4人未満の場合、倉庫は順調に進んでいるようですが、5人目を迎えると、彼らは互いに足を踏み入れ始め、5人目はうまくいっていません。

従業員数と倉庫の処理能力の関係を理解していないかもしれませんが、各従業員が何をしているのかは明確に理解しています。JavaScriptを記述して、各ワーカーの動作をシミュレートし、シミュレーションを実行して、実際に何が起こるかを確認できます。従業員が従うことができるパラメータとルールを微調整して、何が役立つかを確認できます。また、状況を洞察して、難しい問題に取り組むことができます。

これがhash.aiです。Davidのブログのスタートアップ投稿を読んでから、独自のシミュレーションを作成してみてください。

デビッドウィルキンソン

今日、ジョエル・スポルスキーとジュード・アレッドと一緒に、1年ほど前に設立した会社であるHASHを発表できることを嬉しく思います。私たちの世界の問題のほとんどは、さまざまな情報の失敗から生じると考えています。経済崩壊、戦争、病気、適切な人生のパートナーまたは大学の学位の選択-私たちの使命は、誰もが正しい決定を下し、情報の混乱を克服するのを助けることです。

優れた革新者たちは、世界の情報を合理化し、誰もが利用できるようにすることを目指していました。この道の次のステップは、この情報を誰にとっても理解可能で使いやすいものにすることです。

高水準の資金調達（ヘッジファンドなど）を行うハイテク組織は、膨大な量の世界情報を効率的に処理しながら、経済取引においてわずかな収益とほんの一瞬を受け取ることができます。同時に、圧倒的多数の企業や個人は、周囲の世界に含まれるさまざまな信号すべてを体系的に分析する機会がありません。

シミュレーションは、世界をより良い場所にすることができます。それは、私たちの周りの世界に対する私たちの理解と認識を向上させることができます。シミュレーションは人間の認知に役立つツールであるだけでなく、現実世界の問題のコンピューター表現を作成することもできます。実際、モデルは人間と人工知能の両方で利用できる普遍的なインターフェースであり、モデルは人間の世界と機械の世界の間の結合組織になる可能性があると信じています。

私たちは、モデルが人々とコンピュータがより効果的に意思決定をするのに役立つことを願っています。特に、それらは持続可能な紛争解決を促進し、市場の混乱を減らして排除し、人々が幸せで健康的な生活を送るのを助けます。そして、この明るい未来が始まるのを待ちたくないのです。

どちらも待ちたくない場合は、今すぐサインアップするか、または続きを読んで詳細を確認してください。

起源

私はロンドンでデジタルコンサルティング会社を経営していて、ウェブサイトやソフトウェアを開発し、データ主導のキャンペーンを行っていました。当社は、プライベートエクイティ会社や新興企業から最大の政府系クライアントまで、幅広いクライアントに対応してきました。

時々、病気の広がりの追跡（たとえば、性感染症）、それらに対抗するための対策（たとえば、情報広告キャンペーン）の効果の評価、広告費用の最適化（つまり、病気の蔓延を防ぐ可能性が最も高いネットワークのノードに影響を与えるオブジェクトを特定します）。

疫学と行動広告の両方でそのような質問への答えを見つけるための単一のゴールドスタンダード-「エージェントベースのモデリング」（ABM）があることがわかりました。ABMは次のように機能します。

エージェントは参加者を表します。参加者は、個人、企業、世帯、工場の機械など、他のものです。異なるモデルは、詳細度の異なるシステムを表します。理論的には、「エージェント」は分子でさえあり得る。
エージェントにはプロパティがあり、それに値がアタッチされています。プロパティはエージェントによって異なります。したがって、人の場合、プロパティは論理的（登録有権者-はい/いいえ）、数値的（年収）、または複数の選択肢（政党所属）にすることができます。
エージェントは特定の環境（多くの場合、一度に複数）に存在します。たとえば、地理空間やネットワークグラフィックスなどです。
エージェントはその動作によって定義されます。実際、動作は、エージェントが外界と相互作用してそれに反応する方法を記述するコードです。

ABMは基本的な原則に基づいて構築でき、what-if仮説をテストして実際のシステムのデジタルツインを安全に探索するのに役立ちます。これにより、マルチエージェントシミュレーションは、ネットワーク上の病気や情報の広がりを予測するよりもはるかに有用になります。

データサイエンスでは解決できない問題の解決

多くの複雑な体系的な問題により、予測可能なモデリングが困難になります。これらの問題は、エージェント、そのプロパティと特性に関連しています。非線形性、発生、適応、相互依存、およびそれらの間のフィードバックループです。「ブラックスワン」タイプの新たなイベントは、定義により、既存のパターンや履歴データには反映されないため、完全に無視されます。

孤立して存在するシステムはありません。それらはすべて私たちの複雑な実世界の一部であるため、最終的な分析では、ビジネス、政治、人間の問題はすべて、複雑なシステムを理解する問題です。ほとんどの場合、合理的な抽象化により、無関係な要素のほとんどを割り引くことができますが、何が、いつ、どのような状況で興味があるのかを理解することが難しい場合があります。

一部のシステムではこれは問題ではありませんが、いくつかの質問（たとえば、どのようにしてより安定した経済や良好な対外関係に貢献できるか）に答えると、生と死の問題に直面する場合があります。これらの非常に重要な重大なリスク問題を完全に理解するには、これらのシステムの観察されたダイナミクスに基づいて、それらが存在する空間で一般化された検索を実行する必要があります。パターンの認識と履歴結果の分析だけでは、基本的なシェルを形成するのに適していますが、問題の本質を理解することはできません。

世界のすべての可能な構成を表す問題の周囲のスペースは、これらの問題が観察された歴史的なスペースよりもはるかに大きいため、正しい科学的モデリングを書き直して、それを実現不可能と見なしたくなる場合があります。同時に、適切なシミュレーションは、これまでに発生する可能性のある世界のすべての可能なバージョンをシミュレートしようとするわけではありません（もちろん、無限にあります）。むしろ、これらのバージョンのどれが現実になる可能性があるかを人々が理解するのに役立ち、これらのシナリオの性質のために人間の分析者には知られていない可能性のある新しいシナリオに注意を向けます。

07/08金融危機のような危機は、まさに意思決定者が複雑なシステムの基本的なダイナミクス（この場合は経済）を理解せず、考慮していなかったために、災害になりました。バーゼルIIなどの規制により、資本準備金要件が導入されました。これは、市場間会計の慣行と相まって、資産ダイブを引き起こし、参加者はフェージング市場への参入を余儀なくされ、ギャップが拡大しました。

履歴および公正価値データを使用して、代理店モデルを事前入力およびバックテストできますが、ABMを作成する必要はありません。これにより、現在機械学習を適用できないさまざまな分野でダイレクトフォーマルモデリングの扉が開かれます。

さらに、シミュレーションはフォーマルモデリングの利点と質の高い記述の豊富さを組み合わせており、非常に説明しやすく、人間が理解しやすくなっています。ブラックボックスのように見えるモデルとは異なり、エージェントベースのシミュレーションは検証可能であり、ユーザーは特定の結果を取得する方法とそれらの取得に寄与する要因を段階的に追跡できます。

それでは、なぜシミュレーションについてほとんど話されないのか、そしてなぜそれらは過小評価され、めったに使用されないのでしょうか？

エージェントベースのモデリングの現代の問題

シミュレーションプロセスには多くの労力が必要であり、シミュレーションの保守、運用、保守のコストは高くなります。モデリングには、特殊なツール、フレームワーク、さらには奇妙な独自のプログラミング言語の知識が必要です。結果として得られるシミュレーションは、多くの場合、移植または再利用できません。シミュレーションロジックが当て推量に基づいているか、調整できない場合、その結果は、既存の不十分な決定ロジックを悪化させる可能性のある、誤った自信や安心感につながる可能性があります。

シミュレーションはサプライチェーン、製造、財務、防衛などの世界でユビキタスであると主張していますが、今日の市場をリードするエージェントベースのシミュレーションソフトウェアパッケージは限られた規模で動作し、適切に応答しないレガシーテクノロジーとパラダイムに基づいています。実規模の分散コンピューティング。ユーザーインターフェイスは1990年代から変更されておらず、それらを提供する開発者の経験は古く、ブラウザーやモバイルデバイスではまったく動作せず、ユーザーはしばしばそれらにアクセスするためだけに特別なソフトウェアを展開する必要があります。

ほとんどの場合、これらのシミュレーションは特定のダイナミクスを示し、相互運用性に欠けるように設計されたおもちゃのモデルです。これらのモデルが構築された後、それらは断片化され、少数の人々がそれらを共有し、誰も彼らの仕事で同僚の結果に依存しません。構築されたモデルのほとんどは非常に制限されており（タイムリーな操作を保証するため）、モデルが表すシステムのダイナミクスのごく一部しかキャプチャしません。豊富な仮想世界を構築し、実験の結果に基づいてアスペクトを選択的に含める代わりに、開発者は安価で簡単に探索できるおもちゃの抽象化を作成し、ユーザーに自信を与えません。これらのおもちゃモデルの「科学的」性質について深く正当化された懐疑論があります、そして、より複雑なモデルが適切に調整され、パラメータ化できることを疑っています。

エージェントレベルで適切で詳細なデータを見つけることの課題、ドメインの専門知識をコードに変換することの難しさ、ABM作成に対する幅広い構造的障壁に注意してください。汎用モデリングが失敗し、現代のビジネスではほとんど使用されない理由を理解できます。

すべての人がアクセスできるシミュレーション

多くの体系的な問題に直面しましたが、今度はシステムレベルのソリューションを作成したいと考えています。HASHは、スタック全体を垂直に統合し、シミュレーションから構築、実行、および学習するための単一のプラットフォームを作成することにより、シミュレーションの課題を解決することを目的としています。

本日、HASHの2つの部分を公開しました。

HASH Core：Web開発環境およびシミュレーションビューア。
HASH Index：シミュレーションとモジュール式コンポーネントのコレクション。

HASHのすべてのシミュレーションは、エージェント（記述スキーマによって表される）と動作（通常は純粋な関数によって表される）で構成されます。エージェントは動作パターンによって駆動され、データセットは実際のシミュレーションでそれらを初期化および更新するために使用されます。これらのキットは、モデルの補強とキャリブレーションにも使用できます。動作スキーマとデータセットは対応するオブジェクトとスキーマにバインドされるため、開発者はHASHインデックスを使用してモデルを簡単に検索し、HASHコアを使用してそれらを組み合わせることができます。

すべてのモデル、データセット、動作はHASH Indexで利用できます。すべてのHASH Indexコンテンツが無料で利用できるようになりました。 HASH Indexは、GitHubとパッケージマネージャーの間のクロスとして考えられたフレームワークです。将来的には、この環境が拡張され、有料の動作、データセット、シミュレーションの売買が容易になる追加の市場が作成されます。私たちの見解では、企業は無料のコンポーネントを公開して信頼と信頼を得てから、より完全なシミュレーションとコンサルティングサービスを販売します。

H-Indexの将来の計画には、フォーク、ブランチ、ディスカッション、プルリクエストが含まれます。Gitから機能を追加したいと考えています。これは、パッケージマネージャーの使用と同様に、現在、ほとんどの最新のソフトウェア開発者にとって第2の性質です。

これらの変更が開発者のワークフローに与える影響は重要です。H-Indexが成熟するにつれて、プログラミングの知識が限られた業界の専門家は、シミュレーションで既存の動作をフォークして適応（または完全に実装）できるようになります。これにより、大規模なプロジェクトを最初からプログラミングしなくても、複雑なダイナミクスをシミュレートできます。

ただし、当社の製品の作業はまだ完了していません。私たちが高速であるにもかかわらずHASHエンジン比類のない速度でシミュレーションを実行できるようにします。これは現在、H-Core Webインターフェイスを通じてのみ利用可能であり、必然的にブラウザータブで利用可能なメモリとCPUリソースを制限します。つまり、H-Engineは真にグローバルなシミュレーションを処理するように設計されていますが、初期のベータユーザーは限られており、比較的小さなモデルしか作成できませんでした。つまり、現在のイテレーションでは、H-Coreは、アカデミックエージェントベースのモデリングツールであるNetLogoのようなものに匹敵します。 NetLogoは、複雑なシステムにおける同種のエージェントの影響を示し、これらのシステムのダイナミクスを説明するのに役立ちますが、高い信頼性または大規模な現実世界の環境のモデリングには制限があります。これらの制限により、最適化実験（パラメトリックスイープ、モンテカルロシミュレーション、およびよりエキゾチックな強化学習）を実行するためのツールはまだ利用できませんが、非常に重要です。

これらの機能を実現し、日々の実際の意思決定にシミュレーションを使用するためのロードマップをリリースしています

。HASHCoreとHASH Indexは正式にベータ版になりました。

今後数週間にわたって両方のプラットフォームで集中的に作業する予定であり、皆様のご意見をお待ちしております。

今年の終わりに、シミュレーションシステムの心臓部であるHASHエンジンのソースコードを公開することを誇りに思います。

HASHのすべてのコンピューティングの中心には、Rustで記述された超強力なH-Engineがあり、すでにJavaScriptとPythonのバインディングがあります。
私たちの目標は、誰もがプラットフォームにアクセスできるようにし、人々がH-Engineをローカルおよびクローズドシステムで実行できるようにすることです。
現在、2020年末までにオープンソースライセンスで公開バージョンのH-Engineをリリースする予定です。

HASH Cloud -.

H-Cloud – , H-Core ( open-source H-Engine)
H-Core , .
H-Cloud , HASH.

今後の製品の詳細については、hash.ai / roadmapのパブリックロードマップをご覧ください。

1年ほど前に一緒に始め、現在、チームには約10人のスタッフがいます。私たちが作成したチームと、この間に達成したことを信じられないほど誇りに思っています。

私たちはHASHユーザーと出会い、Slackでコミュニティを立ち上げました。hash.aiのページの右下隅にあるアイコンからアクセスできます。モデルの構築、質問への回答、提案の受け入れ、エラーメッセージ。

私たちは、開発者の可能な限り幅広い聴衆へのHASHの可用性と配布に取り組んでいます。 RustエンジンにはPythonとJavaScriptのバインディングがありますが、最近まで、H-Coreでの動作の操作はJSでのみ可能でした。 Pythonでの動作開発とシミュレーションが、H-Coreを使用してブラウザーでローカルに実行できるようになったことをお知らせします。 Mozillaの驚くべきPyodideプロジェクトのおかげで、ブラウザベースのH-Core IDEに実験的なPythonサポートを実装することができました。現在、パフォーマンスの問題がいくつかありますが、H-CloudとH-Engineを完全にデプロイする前に修正できることを願っています（これにより、ユーザーはパフォーマンスの問題を回避できます）。開発者はPythonを使用してHASHでモデルを構築できるようになりました。また、人気の科学パッケージをいくつでもインポートできます（詳細ドキュメントで）。

情報の混乱を防ぐために、今日では解決できない問題を解決するために、以前には存在しなかったツールを作成する必要があります。私たちは人々に超大国を与えなければなりません、これは私たちの使命です。

HASHを使用してモデルを構築する場合は、hash.ai / signupでサインアップできます。

私たちの使命に参加して、全員が正しい決定を下せるようにしたい場合は、H-Indexのシミュレーション、動作、およびデータを公開できます。また、hash.ai / careersの募集職種に応募することもできます。

最後に、ビジネスの意思決定者であり、HASHの適用方法を知りたい場合は、hash.ai / contactまでご連絡ください。

Stack Overflowの創設者であるJoel SpolskyやKaggleの創設者であるAnthony Goldblumのような素晴らしいコミュニティクリエーターや、Zetta Venture PartnersやRoot VenturesのAsh FontaneやLee Edwardsなど、HASHの初期投資家のサポートに感謝しています。私たちは私たちの公的使命を開始することを嬉しく思います。 HASHの創設者兼CEO