Чтобы понять устройство, нужно его пошевелить. Ребёнок, разбирающий будильник, не просто смотрит на шестерёнки — он крутит колёсико и слушает, как меняется тиканье. Так и учёные: вместо пассивного наблюдения они подают на вход системы специально подобранные сигналы и смотрят на отклик.

В новой работе предложен метод, который автоматически выбирает самый «каверзный» входной сигнал — такой, при котором разные гипотезы о системе дают максимально разные предсказания. Это похоже на экзамен: учитель задаёт не самые простые вопросы, а те, которые лучше всего показывают разницу между сильным и слабым учеником. Математическая модель здесь — как карта местности: чем точнее карта, тем лучше по ней ориентироваться.

Авторы проверили свой подход на численных примерах, а затем применили в эксперименте с ионными каналами — белками в мембране клетки, которые открываются под действием света и пропускают заряженные частицы. Удалось уверенно выбрать лучшую модель среди нескольких кандидатов.

Такой подход напоминает работу следователя: чтобы выяснить правду, он задаёт вопросы, на которые разные версии событий дают принципиально разные ответы. Чем больше расхождение в ответах, тем быстрее отпадают неверные версии. Метод обещает ускорить поиск правильных моделей в биологии, нейронауке и других областях, где данных мало, а гипотез много.