WITHDRAWN: Deviation Error: assessing machine learning predictions for replicate measurements in genomics and beyond

कल्पना कीजिए कि आप एक जासूस हैं जो एक रहस्य को सुलझाने की कोशिश कर रहे हैं, लेकिन उंगलियों के निशान खोजने के बजाय, आप हर जीवित कोशिका के भीतर मौजूद सूक्ष्म निर्देश पुस्तिकाओं (instruction manuals) में पैटर्न की तलाश कर रहे हैं। इस क्षेत्र को जीनोमिक्स (genomics) कहा जाता है, और यह अरबों किताबों के पुस्तकालय को पढ़ने जैसा है ताकि यह समझा जा सके कि जीवन कैसे काम करता है। लेकिन यहाँ एक पेचीदा बात है: जब वैज्ञानिक इन किताबों को पढ़ने की कोशिश करते हैं, तो वे अक्सर यह सुनिश्चित करने के लिए कि उन्होंने सही पढ़ा है, उसी पन्ने की कई प्रतियां बनाते हैं। इन प्रतियों को "रेप्लिकेट मेजरमेंट्स" (replicate measurements) कहा जाता है। बड़ा सवाल यह है कि: हमें यह कैसे पता चलेगा कि उन किताबों में क्या है, इसके बारे में हमारे अनुमान वास्तव में कितने सटीक हैं? हमें उस "गलती" या "विचलन" (deviation) को मापने के तरीके की आवश्यकता है जो हमारे अनुमान और जो हमने वास्तव में देखा, उसके बीच होता है। यदि हमारा मापने वाला टेप टूटा हुआ है, तो हम यह सोच सकते हैं कि हमने ड्रैगन की एक नई प्रजाति खोज ली है, जबकि हमने केवल एक छिपकली को गलत पढ़ लिया था। इसीलिए, इन गलतियों को मापने के लिए एक सटीक पैमाने का होना एक वैज्ञानिक के पास सबसे महत्वपूर्ण उपकरण है।

अब, वैज्ञानिकों की एक टीम, हुसम (Husam) और जे. टिमोथी (J. Timothy) की कल्पना करें, जिन्होंने इस काम के लिए एक बिल्कुल नया, अत्यंत सटीक पैमाना बनाने का निर्णय लिया। उन्होंने अपने आविष्कार को "डेविएशन एरर" (Deviation Error) नाम दिया। वे इस नए पैमाने का उपयोग यह जांचने के लिए करना चाहते थे कि वैज्ञानिक जीनोमिक्स और अन्य क्षेत्रों में उन दोहराव वाले मापों (duplicate measurements) के परिणामों की कितनी अच्छी तरह भविष्यवाणी कर सकते हैं। यह एक शानदार विचार लग रहा था, एक नया चमकदार उपकरण जो सभी को उनका गणित सही करने में मदद करेगा।

हालाँकि, कहानी में अचानक एक मोड़ आता है। अपने ही आविष्कार को बहुत करीब से देखने के बाद, हुसम और जे. टिमोथी को एहसास हुआ कि उनका नया पैमाना अभी टूलबॉक्स में रखने के लिए तैयार नहीं है। उन्होंने पाया कि "डेविएशन एरर" के पीछे के गणित को एक "प्रॉपर स्कोरिंग रूल" (proper scoring rule) के रूप में सिद्ध करने के लिए भारी मात्रा में अतिरिक्त काम की आवश्यकता है—जो कि बस एक औपचारिक तरीका है यह कहने का कि गणित को भरोसेमंद होने से पहले पूरी तरह से ठोस और अटूट होना चाहिए। उन्होंने पाया कि उनका वर्तमान संस्करण थोड़ा डगमगाता हुआ था, जैसे कि एक सीढ़ी जिसे अभी दीवार से बोल्ट के जरिए कसा नहीं गया हो।

इसी कारण से, लेखकों ने एक बहुत ही जिम्मेदार निर्णय लिया है: उन्होंने आधिकारिक तौर पर इस शोध पत्र (paper) को वापस ले लिया है। वे मूल रूप से यह कह रहे हैं, "हमने यह शानदार विचार बनाया, लेकिन हमें गणित को ठीक करने और अपने परीक्षण मामलों (test cases) को फिर से बनाने के लिए कार्यशाला में वापस जाकर कड़ी मेहनत करने की आवश्यकता है।" वे भविष्य में इस परियोजना पर वापस आने की योजना बना रहे हैं, एक बार जब वे डेविएशन एरर को वास्तव में विश्वसनीय बनाने के लिए आवश्यक शोध कर लेंगे। फिलहाल, वे स्पष्ट रूप से सभी से अनुरोध कर रहे हैं कि इस कार्य को संदर्भ (reference) के रूप में उद्धृत न करें क्योंकि इसे वापस ले लिया गया है और यह अभी पूरा नहीं हुआ है। इसलिए, भले ही एक बेहतर मापने वाले उपकरण का विचार अभी भी मेज पर है, लेकिन इस विशेष प्रयास को तब तक रोक दिया गया है जब तक कि गणित अपने पैरों पर मजबूती से खड़ा न हो जाए।