Капля чернил в стакане воды расплывается равномерно, но в чашке с кусочками фруктового желе чернила пойдут извилистыми путями — где-то застрянут, где-то проскочат. Так и молекулы в живых клетках или пористых материалах движутся не по гладкому полю, а сквозь среду с беспорядком: где-то гуще, где-то жиже.

Обычные модели сглаживают этот беспорядок, усредняя все препятствия в одну «среднюю вязкость». Но тогда теряется важная деталь: частица может надолго застрять в плотном участке, а потом резко ускориться. Новый метод стохастического моделирования с картой локальных свойств разделяет два эффекта: случайные задержки из-за неоднородностей и «память» среды о прошлых движениях частицы. Это как если бы для прогноза пробок учитывали не только среднюю скорость по городу, но и расположение светофоров и ям.

Авторы проверили метод на численных экспериментах: по коротким траекториям частиц удалось предсказать, как движение будет выглядеть через длительное время, и восстановить разброс свойств среды. Такой подход может пригодиться при изучении диффузии лекарств в тканях или ионов в батареях, где среда заведомо неоднородна.