AirGap

Bukti kuantitatif

Kenapa cara kami lebih baik

Empat bukti berurutan, dari yang paling menentukan. Semuanya memakai kumpulan kandidat yang sama, yaitu 50.813 wilayah yang lolos syarat kelayakan pemasangan — jadi strategi pembanding tidak diberi pilihan yang lebih buruk.

Bukti 1

Menambah sensor di lokasi rekomendasi kami benar-benar memperbaiki model

+2,1%galat model turun sebanyak ini setelah sensor kami dipasang

Hanya strategi kami yang secara konsisten menurunkan galat model. Tapi dengan 8 pengulangan, arah efeknya jelas sementara besarannya belum bisa diklaim pasti.

StrategiPenurunan galatPercobaan membaikGalat sesudah
Cara kami+2,1% ± 5,45/820,75
Kota padat penduduk+0,7% ± 6,44/821,01
Penempatan acak-0,7% ± 7,84/821,29

Hasil tiap percobaan

Satu titik = satu pengulangan. Sebarannya lebar, dan kami menampilkannya justru karena itu.

Cara kami
+2,1%
Kota padat penduduk
+0,7%
Penempatan acak
-0,7%
15%0+15%

Bagaimana ini diuji

16 lokasi independen diacak menjadi tiga peran: 3 disembunyikan untuk mengukur galat, 4 jadi calon lokasi sensor baru, dan 9 sisanya jadi data latih. Tiap strategi memilih 2 dari 4 calon itu, model dilatih ulang, lalu galatnya diukur lagi pada 3 lokasi yang disembunyikan tadi. Seluruh proses diulang 8 kali dengan pembagian berbeda.

Simpangan masih ±5,4 dengan hanya 8 pengulangan, jadi hasil ini belum signifikan secara statistik. Arah efeknya konsisten, besarannya belum. Kami melaporkannya apa adanya.

Bukti 2

Sensor kami tidak saling tumpang tindih

18 dari 20sensor benar-benar berdiri sendiri

Hampir semua sensor kami mengukur wilayah udara yang berbeda. Pada penempatan di kota padat penduduk, hanya 2 dari 20 yang berdiri sendiri — sisanya mengukur udara yang sudah terwakili.

StrategiBerdiri sendiriTerbuangJenis wilayahJarak terdekatPopulasi
Cara kami18/2010%1094,6 km561.912
Penempatan acak17,6/2012,2%7,953,0 km156.059
Kota padat penduduk2/2090%24,6 km8.659.761

Definisi yang dipakai

Dua sensor dianggap tumpang tindih bila jaraknya di bawah 104,4 km, yaitu jangkauan pengaruh spasial yang kami ukur sendiri dari data. Klaster efektif adalah jumlah kelompok yang tersisa setelah sensor-sensor berdekatan dilebur jadi satu.

Cara kami dibanding 30 percobaan acak

Tiap batang satu percobaan acak, diurutkan. Garis merah menandai posisi cara kami.

Cara kami 94,6

27/30 percobaan acak menghasilkan nilai lebih rendah daripada cara kami.

Satu angka yang tidak menguntungkan kami

Strategi kota padat penduduk menang telak di populasi terlindungi: 8,66 juta jiwa berbanding 561.912 jiwa milik kami. Kami menampilkannya karena angka yang dipilih-pilih bukan bukti.

Tapi itu justru bukti masalahnya. 2 dari 20 sensornya menumpuk di wilayah metropolitan yang sama dan mengukur hal serupa berulang kali. Cakupan penduduknya besar di atas kertas, pengetahuan barunya nyaris nol.

Bukti 3

Tanpa penyebaran spasial, hasilnya jauh lebih buruk

+45%populasi terlindungi justru naik saat sensor disebar

Menyebarkan sensor tidak mengorbankan cakupan penduduk — justru menaikkannya 45%.

Sekadar ambil skor tertinggiDengan peredaman spasial
Jenis wilayah tercakup38
Pasangan tumpang tindih700
Jarak terdekat5 km333 km
Populasi terlindungi412.418598.201

Kalau kami sekadar mengambil 20 skor tertinggi tanpa mekanisme peredaman jarak, hasilnya menumpuk: 70 dari 190 pasangan lokasi saling tumpang tindih dan cakupan jenis wilayah anjlok ke 3.

Bukti 4

Efek penukaran rezim

6 dari 8jenis wilayah yang belum pernah terukur kini tersentuh

Kami sengaja menukar tiga lokasi berskor terendah dengan kandidat dari jenis wilayah yang belum pernah terukur. Cakupan naik dua kali lipat dengan harga penurunan populasi 6% — trade-off yang kami ambil sadar.

Sebelum penukaranSesudah penukaran
Jenis wilayah tercakup810
Jenis wilayah belum terukur36
Populasi terlindungi598.201561.912
Jarak terdekat333 km94,6 km

Ambang jarak minimum tidak menentukan hasil

Kami menguji ambang jarak minimum pada 8 nilai berbeda, dari 0 sampai 300 km. Hasilnya 20 lokasi yang identik dengan skor total sama persis di kesemuanya. Aturan jarak berfungsi murni sebagai jaring pengaman, bukan parameter yang dipilih untuk menguntungkan hasil.

0 km → 20/2025 km → 20/2052 km → 20/2075 km → 20/20104 km → 20/20150 km → 20/20200 km → 20/20300 km → 20/20