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Probabilistic Retrofitting of Learned Simulators

यह शोध पत्र निरंतर रैंक प्रायिकता स्कोर (CRPS) का उपयोग करके पूर्व-प्रशिक्षित नियतात्मक (deterministic) PDE सिम्युलेटर्स को संभाव्य मॉडलों में रेट्रोफिट करने के लिए एक गणनात्मक रूप से कुशल, आर्किटेक्चर-अज्ञेय (architecture-agnostic) विधि प्रस्तुत करता है, जो शून्य से पुनप्रशिक्षण की आवश्यकता के बिना अनिश्चितता परिमाणीकरण (uncertainty quantification) में महत्वपूर्ण प्रदर्शन सुधार प्राप्त करता है।

मूल लेखक: Cristiana Diaconu, Miles Cranmer, Richard E. Turner, Tanya Marwah, Payel Mukhopadhyay

प्रकाशित 2026-06-23

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CC BY 4.0

मूल लेखक: Cristiana Diaconu, Miles Cranmer, Richard E. Turner, Tanya Marwah, Payel Mukhopadhyay

मूल पेपर CC BY 4.0 (http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/) के तहत लाइसेंस किया गया है। ✨ नीचे दिए गए पेपर की यह व्याख्या AI से तैयार की गई है। इसे लेखकों ने न तो लिखा है, न इसका समर्थन किया है। तकनीकी सटीकता के लिए मूल पेपर देखें। पूरा डिस्क्लेमर पढ़ें

बड़ी समस्या: "औसत" भविष्यवाणी का जाल (The "Average" Prediction Trap)

कल्पना कीजिए कि आप मौसम की भविष्यवाणी करने की कोशिश कर रहे हैं। अतीत में, वैज्ञानिक अत्यधिक जटिल कंप्यूटर मॉडल का उपयोग करते थे जो आपको एक ही उत्तर देते थे: "दोपहर 2 बजे बारिश होगी।"

लेकिन वास्तविक दुनिया अव्यवस्थित है। कभी दोपहर 2 बजे बारिश होती है, कभी 3 बजे, और कभी तूफान दो हिस्सों में बंट जाता है। एक एकल भविष्यवाणी उस अराजकता (chaos) को नहीं पकड़ सकती। यदि आप किसी कंप्यूटर को अराजक प्रणाली के लिए केवल एक उत्तर देने के लिए मजबूर करते हैं, तो वह संभावनाओं का "औसत" (average) निकालने लगता है। एक तीक्ष्ण, यथार्थवादी तूफान की भविष्यवाणी करने के बजाय, यह एक धुंधले, धूसर बादल की भविष्यवाणी करता है जो वास्तव में कभी होता ही नहीं। यह एक जैज़ सोलो (jazz solo) का वर्णन करने की कोशिश करने जैसा है जैसे कि हर वाद्य यंत्र के औसत स्वर को एक साथ बजाया जा रहा हो—यह सुनने में सुरीला तो लगता है, लेकिन यह असली संगीत नहीं है।

भौतिकी (जैसे तरल प्रवाह या ऊष्मा) के लिए अधिकांश वर्तमान AI मॉडल इसी तरह बनाए गए हैं: वे डिटरमिनिस्टिक (deterministic) हैं। उन्हें एक ही, सबसे "सुरक्षित" औसत उत्तर देकर त्रुटि को कम करने के लिए प्रशिक्षित किया जाता है।

पुराना समाधान: शुरुआत से शुरू करना (महंगा तरीका)

इसे ठीक करने के लिए, वैज्ञानिकों ने महसूस किया कि उन्हें प्रोबेबिलिस्टिक (probabilistic) मॉडलों की आवश्यकता है। यह कहने के बजाय कि "दोपहर 2 बजे बारिश होगी," मॉडल को कहना चाहिए, "दोपहर 2 बजे बारिश होने की 30% संभावना है, 3 बजे 50% संभावना है, और 20% संभावना है कि बारिश बिल्कुल नहीं होगी।"

समस्या क्या है? प्रोबेबिलिस्टिक मॉडलों को शून्य से बनाना अविश्वसनीय रूप से महंगा है। यह ऐसा है जैसे हर बार नया टर्बोचार्जर जोड़ने के लिए एक नई, हाई-टेक कार इंजन को शुरू से बनाने की कोशिश करना। इसमें भारी मात्रा में समय, पैसा और कंप्यूटिंग शक्ति लगती है।

नया समाधान: "रिट्रोफिटिंग" (स्मार्ट, सस्ता तरीका)

यह शोध पत्र एक चतुर शॉर्टकट का प्रस्ताव देता है। मौजूदा, उच्च-प्रदर्शन वाले डिटरमिनिस्टिक इंजनों (जो मॉडल हमारे पास पहले से हैं) को बनाने के बजाय, वे उन्हें रिट्रोफिट (retrofit) करते हैं।

इसे एक भरोसेमंद, मानक सेडान कार में "केओस किट" (chaos kit) जोड़ने के रूप में सोचें। आप कार को फेंकते नहीं हैं; आप बस कुछ नए हिस्से जोड़ते हैं जो उन्हें उबड़-खाबड़ रास्तों (अनिश्चितता) को बेहतर ढंग से संभालने की अनुमति देते हैं।

वे इसे कैसे करते हैं?

"नॉइज़" (Noise) इंजेक्ट करना: वे मॉडल में एक छोटा, यादृच्छिक (random) "नॉइज़" सिग्नल जोड़ते हैं। कल्पना कीजिए कि आप एक सटीक रेसिपी का पालन करने वाले शेफ हैं। डिटरमिनिस्टिक मॉडल वह शेफ है जो हर बार रेसिपी का हुबहू पालन करता है। नया तरीका शेफ को कहता है, "ठीक है, लेकिन इस बार, नमक के डिब्बे को थोड़ा अलग तरीके से हिलाएं।"
"फेयर" स्कोरिंग नियम (CRPS): यह असली जादू है। आमतौर पर, एक मॉडल को प्रोबेबिलिस्टिक बनाने के लिए जटिल गणित की आवश्यकता होती है। लेखक एक विशिष्ट स्कोरिंग नियम का उपयोग करते हैं जिसे CRPS (Continuous Ranked Probability Score) कहा जाता है।
- उपमा: कल्पना कीजिए कि एक डार्टबोर्ड है।
  - डिटरमिनिस्टिक ट्रेनिंग खिलाड़ी को बताती है: "बुल्सआई (bullseye) पर निशाना लगाओ।" यदि वे चूक जाते हैं, तो उन्हें दंडित किया जाता है।
  - CRPS ट्रेनिंग खिलाड़ी को बताती है: "सिर्फ बुल्सआई पर निशाना न लगाएं; अपने डार्ट्स को इस तरह फैलाएं कि यदि आप 100 बार फेंकते हैं, तो डार्ट्स का पैटर्न वास्तविक लक्ष्य के आकार से मेल खाता हो।" यह मॉडल को सटीक (लक्ष्य के करीब हिट करना) होने के साथ-साथ विविध (सभी डार्ट्स को एक ही जगह केंद्रित न करना) होने के लिए भी पुरस्कृत करता है।

उन्होंने क्या पाया

टीम ने इस "रिट्रोफिटिंग" पद्धति का परीक्षण तीन अलग-अलग प्रकार के AI मॉडलों (जिन्हें Walrus, Lola, और Poseidon कहा जाता है) और पांच अलग-अलग भौतिक सिमुलेशन (जैसे घूमते हुए तरल पदार्थ, शॉकवेव्स, और ऊष्मा) पर किया।

यहाँ परिणाम दिए गए हैं, सरल भाषा में:

यह हर जगह काम करता है: चाहे उन्होंने एक विशिष्ट समस्या पर प्रशिक्षित एक सरल मॉडल का उपयोग किया हो या कई समस्याओं पर प्रशिक्षित एक विशाल "फाउंडेशन मॉडल" का, रिट्रोफिटिंग काम कर गया।
बेहतर सटीकता: रिट्रोफिट किए गए मॉडल न केवल संभावनाओं का अनुमान लगाने में बेहतर हुए; वे वास्तव में सिस्टम की भविष्य की स्थिति की भविष्यवाणी करने में अधिक सटीक भी हो गए। कुछ मामलों में, उन्होंने त्रुटियों को 54% तक कम कर दिया।
कोई धुंधली तस्वीर नहीं: पुराने मॉडल अक्सर तीक्ष्ण विवरणों (जैसे गैस विस्फोट में शॉकवेव्स) को धुंधला कर देते थे। नए रिट्रोफिट किए गए मॉडल उन तीक्ष्ण विवरणों को स्पष्ट रखते हैं क्योंकि उन्हें सब कुछ औसत निकालने के लिए मजबूर नहीं किया जाता है।
"एनसेम्बल" (Ensemble) ट्रिक: क्योंकि मॉडल में अब रैंडम नॉइज़ शामिल है, आप इसे थोड़े अलग "नॉइज़" इनपुट के साथ 16 बार चला सकते हैं। यह आपको 16 अलग-अलग संभावित भविष्य देता है। आप जितनी बार इसे चलाएंगे, तस्वीर उतनी ही स्पष्ट होती जाएगी। यह 16 अलग-अलग विशेषज्ञों से उनकी राय लेने और उनके सबसे अच्छे अनुमानों का औसत लेने जैसा है।

यह क्यों मायने रखता है

यह शोध पत्र तर्क देता है कि हमें अपने विशाल AI मॉडलों को शून्य से प्रोबेबिलिस्टिक बनाने के लिए अरबों डॉलर बर्बाद करने की आवश्यकता नहीं है। हम पहले से बने शक्तिशाली, डिटरमिनिस्टिक मॉडलों को ले सकते हैं, उनमें एक छोटा "नॉइज़ इंजेक्शन" लेयर जोड़ सकते हैं, और इस नए स्कोरिंग नियम के साथ उन्हें प्रशिक्षित कर सकते हैं।

मुख्य बात:
उन्होंने एक ऐसी कार ली जो सीधे राजमार्गों पर चलाने में बेहतरीन थी (डिटरमिनिस्टिक) और उसमें एक सस्पेंशन किट जोड़ी जो उसे ऑफ-रोड अराजकता (प्रोबेबिलिस्टिक) को संभालने में सक्षम बनाती है, बिना पूरा नया वाहन बनाए। यह सस्ता है, तेज़ है, और कार बेहतर चलती है।

उन्होंने क्या दावा नहीं किया

उन्होंने दावा नहीं किया कि यह चिकित्सा निदान या नैदानिक उपयोगों के लिए काम करता है।
उन्होंने दावा नहीं किया कि यह जलवायु परिवर्तन को हल करता है (हालांकि यह भौतिकी को मॉडल करने में मदद करता है)।
उन्होंने दावा नहीं किया कि यह हर संभव AI कार्य के लिए काम करता है, केवल उन भौतिक प्रणालियों के लिए जो समीकरणों (PDEs) द्वारा नियंत्रित होती हैं।

मूल संदेश सरल है: अपने पुराने, अच्छे मॉडलों को फेंकें नहीं। बस उन्हें अनिश्चितता को समझने के लिए थोड़ा बदलें, और वे और भी बेहतर हो जाएंगे।

तकनीकी सारांश: सीखे गए सिमुलेटर्स का संभाव्य रेट्रोफिटिंग (Probabilistic Retrofitting)

समस्या विवरण

डीप लर्निंग का उपयोग करके आंशिक अंतर समीकरणों (PDEs) को मॉडल करने के लिए प्रमुख प्रतिमान (paradigm) नियतत्ववादी (deterministic) प्रशिक्षण ढांचों पर निर्भर करता है जो मीन स्क्वेयर्ड एरर (MSE) या मीन एब्सोल्यूट एरर (MAE) को कम करते हैं। हालांकि यह स्थिर, पूर्णतः प्रेक्षित प्रणालियों के लिए प्रभावी है, लेकिन यह अराजक (chaotic), शोरयुक्त (noisy), या आंशिक रूप से प्रेक्षित भौतिक प्रणालियों के लिए मौलिक रूप से अनुपयुक्त है। मोटे रिज़ॉल्यूशन पर संचालित होने वाले नियतत्ववादी मॉडल अक्सर ऐसी अंतर्निहित अनिश्चितता को पकड़ने में विफल रहते हैं जो गतिशील प्रणालियों की प्रकृति है, जिससे "धुंधली" भविष्यवाणियां होती हैं जहाँ मॉडल संभावित भविष्य की अवस्थाओं के माध्य (mean) की ओर अभिसरित हो जाता है, जिसके परिणामस्वरूप भौतिक रूप से असंगत रोलआउट (rollouts) प्राप्त होते हैं।

मौजूदा विकल्प, जैसे कि डिफ्यूजन या फ्लो-आधारित जनरेटिव मॉडल, संभाव्य क्षमताएं तो प्रदान करते हैं लेकिन अत्यधिक कम्प्यूटेशनल बोझ डालते हैं। उन्हें विशेष, संसाधन-गहन प्रशिक्षण व्यवस्था की आवश्यकता होती है और वे अक्सर धीमी, पुनरावृत्ति वाली अनुमान प्रक्रिया (iterative inference process) से ग्रस्त होते हैं। इसके अलावा, मौजूदा उच्च-सटीकता वाले संभाव्य फाउंडेशन मॉडल्स को शून्य से प्रशिक्षित करना आर्थिक और पर्यावरणीय रूप से अस्थिर होता जा रहा है, क्योंकि पैरामीटर काउंट और प्रशिक्षण डेटा का तेजी से विस्तार हो रहा है। मौजूदा, उच्च-प्रदर्शन वाले नियतत्ववादी बैकबोन को बिना उनके निवेशित संसाधनों को त्यागें, संभाव्य मॉडलों में कुशलतापूर्वक बदलने में एक महत्वपूर्ण अंतराल मौजूद है।

कार्यप्रणाली (Methodology)

लेखक पूर्व-प्रशिक्षित नियतत्ववादी मॉडलों को संभाव्य एम्युलेटर्स (probabilistic emulators) में बदलने के लिए एक प्रशिक्षण-कुशल रणनीति का प्रस्ताव करते हैं। यह दृष्टिकोण आर्किटेक्चर-अज्ञेय (architecture-agnostic) है और इसमें न्यूनतम कोड संशोधनों की आवश्यकता होती है। मुख्य कार्यप्रणाली में दो प्रमुख घटक शामिल हैं:

कंडीशनल लेयर नॉर्मलाइजेशन (AdaLN) के माध्यम से शोर इंजेक्शन (Noise Injection):
नियतत्ववादी आर्किटेक्चर को एक स्टोकेस्टिक शाखा (stochastic branch) को शामिल करने के लिए संशोधित किया गया है। एक वैश्विक शोर वेक्टर $\epsilon \sim \mathcal{N}(0, I)$ को सैंपल किया जाता है और शोर एम्बेडिंग्स उत्पन्न करने के लिए एक मल्टी-लेयर पर्सपेक्ट्रॉन (MLP) के माध्यम से पारित किया जाता है। ये एम्बेडिंग्स कंडीशनल लेयर नॉर्मलाइजेशन परतों के माध्यम से मॉड्यूलेशन पैरामीटर्स ( $\gamma, \beta, \alpha, \delta$ ) में प्रोजेक्ट की जाती हैं। ये पैरामीटर्स सामान्यीकृत इनपुट को स्केल और शिफ्ट करते हैं और बैकबोन (जैसे, ट्रांसफार्मर अटेंशन ब्लॉक्स या U-Net एनकोडर लेयर्स) के भीतर रेसिडुअल कनेक्शन को गेट (gate) करते हैं। यह तंत्र मॉडल को एक ही इनपुट हिस्ट्री से विविध, स्पष्ट भविष्यवाणियों का एक समूह (ensemble) उत्पन्न करने की अनुमति देता है, बिना मूल सीखे गए फीचर्स को महत्वपूर्ण रूप से बदले।
कंटीन्यूअस रैंक प्रोबेबिलिटी स्कोर (CRPS) के साथ अनुकूलन:
पॉइंट-वाइज एरर को कम करने के बजाय, मॉडल को कंटीन्यूअस रैंक प्रोबेबिलिटी स्कोर (CRPS) का उपयोग करके फाइन-ट्यून किया जाता है, जो कि एक स्ट्रिक्टली प्रॉपर स्कोरिंग नियम है। अनुभवजन्य (empirical) CRPS को $M$ भविष्यवाणियों $\{x_j\}$ और ग्राउंड ट्रुथ $y$ के विरुद्ध इस प्रकार गणना किया जाता है:
$\text{CRPS}(\{x_j\}_{j=1}^M, y) = \frac{1}{M}\sum_{j=1}^M |x_j - y| - \frac{1}{2M^2}\sum_{j=1}^M\sum_{k=1}^M |x_j - x_k|$
परिमित एन्सेम्बल (finite ensembles) में पूर्वाग्रह को संबोधित करने के लिए, लेखक एक निष्पक्ष "फेयर" CRPS एस्टीमेटर का उपयोग करते हैं। पहला पद व्यक्तिगत एन्सेबल सदस्यों की सटीकता सुनिश्चित करता है (एब्सोल्यूट एरर को कम करना), जबकि दूसरा पद विविधता को प्रोत्साहित करता है (एन्सेबल सदस्यों को फैलाना), जो मोड कोलैप्स (mode collapse) को रोकता है।

प्रशिक्षण रणनीति:
रेट्रोफिटिंग प्रक्रिया CRPS ऑब्जेक्टिव और प्री-ट्रेनिंग में उपयोग किए जाने वाले MSE/MAE लॉस के बीच अनुकूलता का लाभ उठाती है। प्रमुख रणनीतियाँ शामिल हैं:

पूर्व-प्रशिक्षित नियतत्ववादी मॉडल से बैकबोन पैरामीटर्स को इनिशियलाइज़ करना।
विभेदक लर्निंग रेट (differential learning rates) का उपयोग करना: बैकबोन के लिए छोटे दर और नए पेश किए गए शोर शाखा (noise branch) के लिए बड़े दर।
कंडीशनल नॉर्मलाइजेशन लेयर्स को छोटे मानों के साथ सावधानीपूर्वक इनिशियलाइज़ करना ताकि यह सुनिश्चित हो सके कि मॉडल अपने नियतत्ववादी व्यवहार के करीब से शुरू होता है, जिससे स्टोकेस्टिसिटी (stochasticity) को सुचारू रूप से सीखने में मदद मिले।

मुख्य योगदान

यह शोध पत्र चार प्राथमिक योगदान प्रस्तुत करता है:

एक एकीकृत, आर्किटेक्चर-अज्ञेय रेसिपी: लेखक प्रदर्शित करते हैं कि एक ही रेटोफिटिंग रणनीति तीन अलग-अलग आर्किटेक्चर (Walrus, Lola, और Poseidon) पर प्रभावी है, जो पिक्सेल-स्पेस और लेटेंट-स्पेस मॉडलिंग प्रतिमानों का प्रतिनिधित्व करते हैं, और पांच भौतिक प्रणालियों पर भी प्रभावी है।
दक्षता और प्रदर्शन: यह विधि निरंतर नियतत्ववादी फाइन-ट्यूनिंग की तुलना में पर्याप्त लाभ प्राप्त करती है। यह रोलआउट CRPS में 20-54% की कमी और सिंगल-सिस्टम मॉडल्स के लिए वेरिएंस-नॉर्मलाइज्ड रूट मीन स्क्वेर्ड एरर (VRMSE) में 30% तक सुधार लाती है। फाउंडेशन मॉडल्स के लिए, यह नियतत्ववादी फाइन-ट्यूनिंग की तुलना में 40% CRPS और 15% VRMSE सुधार दिखाती है।
अनुमान-समय लचीलापन (Inference-Time Flexibility): रेट्रोफिट किए गए मॉडल टेस्ट-टाइम स्केलिंग गुण प्रदर्शित करते हैं। भविष्य कहनेवाला कौशल (predictive skill) उत्पन्न किए गए एन्सेबल सदस्यों की संख्या के साथ निरंतर सुधरता है, जिससे उपयोगकर्ता बिना पुनः प्रशिक्षण के सटीकता के लिए कंप्यूट का गतिशील रूप से व्यापार कर सकते हैं।
एब्लेशन और अंतर्दृष्टि: व्यापक एब्लेशन अध्ययन हाइपरपैरामीटर ट्यूनिंग (लर्निंग रेट, एन्सेबल साइज, नॉइज़ डाइमेंशनलिटी) के लिए व्यावहारिक सिफारिशें प्रदान करते हैं और विधि की मजबूती को प्रदर्शित करते हैं।

परिणाम

इस दृष्टिकोण को सिंगल-सिस्टम मॉडल्स और एक मल्टी-सिस्टम फाउंडेशन मॉडल (HalfWalrus) का उपयोग करके The Well (रेले-बेनार्ड, यूलर मल्टी-क्वाड्रेंट्स, शियर फ्लो, टर्बुलेंट रेडिएटिव लेयर, और विस्कोइलास्टिक इंस्टेबिलिटी) के डेटासेट्स पर मान्य किया गया।

सिंगल-सिस्टम मॉडल्स: Walrus, Lola, और Poseidon आर्किटेक्चर पर, CRPS रेटोफिटिंग ने लगातार नियतत्ववादी फाइन-ट्यूनिंग को पीछे छोड़ दिया। उदाहरण के लिए, रेले-बेनार्ड डेटासेट पर, Walrus मॉडल ने CRPS में 43.1% सुधार और VRMSE में 21.5% की कमी हासिल की। गुणात्मक विश्लेषण ने दिखाया कि जबकि नियतत्ववादी बेसलाइन लंबे क्षितिज (horizons) पर ओवर-स्मूथ भविष्यवाणियों में ढह जाती है, CRPS एन्सेबल उच्च-आवृत्ति टर्बुलेंट संरचनाओं को सुरक्षित रखता है।
फाउंडेशन मॉडल्स: जब इसे HalfWalrus फाउंडेशन मॉडल पर लागू किया गया, तो रेटोफिटिंग ने अराजक शासन (chaotic regimes - Rayleigh-Bénard और Turbulent Radiative Layer) के लिए 34-40% CRPS और >13% VRMSE सुधार दिए। अराजक विस्कोइलास्टिक शासन में, संभाव्य मॉडल ने नियतत्ववादी बेसलाइन को काफी बेहतर प्रदर्शन किया, जो ओवर-स्मूथिंग से ग्रस्त था।
बेसलाइन्स के साथ तुलना:
- डीप एन्सेम्बल (Deep Ensembles): CRPS रेटोफिटिंग ने सटीकता और कैलिब्रेशन (स्प्रेड-टू-स्किल अनुपात) दोनों में डीप एन्सेम्बल (4x कंप्यूट लागत) से बेहतर प्रदर्शन किया।
- डिफ्यूजन मॉडल्स: Lola फ्रेमवर्क के भीतर कंप्यूट-मैच्ड तुलना में, CRPS रेटोफिटिंग ने डिफ्यूजन-आधारित रेटोफिटिंग की तुलना में सटीकता में बराबरी की या उससे अधिक प्रदर्शन किया, जबकि यह सिंगल-स्टेप अनुमान (पुनरावृत्ति डैनोइजिंग के मुकाबले) प्रदान करता है। महत्वपूर्ण रूप से, CRPS रेटोफिटिंग डिफ्यूजन मॉडल्स की तुलना में डेटासेट विषमता (जैसे, शियर फ्लो) के प्रति अधिक मजबूत और पूर्व-प्रशिक्षित नियतत्ववादी रिप्रजेंटेशन का लाभ उठाने में अधिक प्रभावी साबित हुआ।

महत्व और दावे

यह शोध पत्र तर्क देता है कि संभाव्य PDE मॉडलिंग के लिए शून्य से पुनः प्रशिक्षण की आवश्यकता नहीं है। CRPS और नॉइज़ इंजेक्शन पर आधारित रेटोफिटिंग रणनीति को अपनाकर, समुदाय मौजूदा नियतत्ववादी बैकबोन से मामूली अतिरिक्त प्रशिक्षण लागत के साथ संभाव्य क्षमताओं को अनलॉक कर सकता है।

लेखक दावा करते हैं कि यह दृष्टिकोण विशाल जनरेटिव फाउंडेशन मॉडल्स को शून्य से प्रशिक्षित करने की अत्यधिक लागत के लिए एक व्यवहार्य विकल्प प्रदान करता है। यह नियतत्ववादी दक्षता और संभाव्य निष्ठा (fidelity) के बीच के अंतर को पाटते हुए, मौजूदा बड़े मॉडल्स के पुनः प्रशिक्षण की आर्थिक और पर्यावरणीय अस्थिरता को संबोधित करता है। यह विधि गतिशील प्रणालियों के लिए उभरते फाउंडेशन मॉडल्स के युग में विशेष रूप से महत्वपूर्ण है, जो मजबूत नियतत्ववादी चेकपॉइंट्स का उपयोग करके अराजक भौतिक प्रणालियों की अंतर्निहित अनिश्चितता को संभालने में सक्षम बनाती है।