Predecir eventos extremos ya no es un misterio
Científicos del Instituto Tecnológico de Massachusetts (MIT), en Estados Unidos, han desarrollado una nueva técnica que podría predecir eventos naturales extremos, aun sin tener advertencias previas. El estudio, publicado por la Cornell University Library y en Science Advances, emplea un algoritmo computacional que, mediante ecuaciones empíricas con los datos disponibles, podrá identificar las señales de aviso de la naturaleza. Los resultados de simular un flujo de fluido turbulento y buscar los precursores que predijo su método, fue que los precursores que se desarrollaron en eventos extremos estuvieron entre el 75 y el 99% del tiempo, dependiendo de la complejidad del flujo de fluidos simulado.
En las recientes semanas un alto número de catástrofes naturales como la tormenta tropical Harvey, el huracán Irma y los terremotos en México han azotado la región de América y el Caribe. Si bien hay zonas en la que este tipo de fenómenos son más comunes, no hay lugares exentos de desastres naturales. A diferencia de monzones y huracanes, que permiten un tiempo de predicción, otro tipo de fenómenos tienen efectos devastadores influidos también por su imprevisibilidad.
Lograr la predicción de estos para poder estar preparados es una constante idea de los investigadores. Hasta el momento solo existía una base de datos en la que se registran estos sucesos, pero no es una forma de predecirlos. Sin embargo, científicos del Instituto Tecnológico de Massachusetts (MIT), en Estados Unidos, han desarrollado una nueva técnica que podría predecirlos, aun sin tener advertencias previas.
El estudio, publicado por la Cornell University Library y en Science Advances, emplea un algoritmo computacional que, mediante ecuaciones empíricas con los datos disponibles, podrá identificar las señales de aviso de la naturaleza. Resolviendo esas ecuaciones dinámicas con un conjunto de condiciones iniciales, pronostican el estado de un sistema complejo a lo largo del tiempo. Básicamente, el algoritmo actúa como un filtro, excluyendo precursores que no se ven realmente en el sistema del mundo real.
El profesor asociado de Mecánica e Ingeniería Oceánica en el MIT, Themistoklis Sapsis, uno de los autores de la investigación, señaló que actualmente, no existe un método para explicar cuándo ocurren estos eventos extremos, por lo que junto al investigador postdoctoral del MIT Mohammad Farazmand aplicaron ese marco a los flujos de fluidos turbulentos, equivalentes al Santo Grial de los eventos extremos y que se encuentran en la dinámica del clima como precipitaciones extremas, en flujos de ingeniería de fluidos como las tensiones en torno a un perfil aerodinámico y en inestabilidades acústicas dentro de turbinas de gas. De acuerdo con los investigadores, si se puede predecir la ocurrencia de esos eventos extremos, es posible que puedan aplicar algunas estrategias de control para evitarlos.
Mediante una serie de ecuaciones complejas, los investigadores pueden conectarlas con un conjunto de condiciones iniciales o valores para ciertas variables y resolverlas bajo esas condiciones. De acuerdo al resultado, si se produce un estado considerado un evento extremo en el sistema, los científicos pueden determinar que esas condiciones iniciales son un precursor, o un signo de advertencia.
La complejidad de la física subyacente en los sistemas sobre los que se formulan as ecuaciones dinámicas a menudo no se entiende bien y contiene errores importantes, por lo que confiar en estas ecuaciones para predecir el estado de esos sistemas sería irreal. Existe la posibilidad de que las ecuaciones identificaran con éxito un enorme número de precursores para eventos extremos, pero algunos de esos estados iniciales, podrían no ocurrir en el mundo real.
De acuerdo con Sapsis, si simplemente tomamos las ecuaciones ciegamente y empezamos a buscar estados iniciales que evolucionan a eventos extremos, existe una alta probabilidad de que acabemos con estados iniciales que son muy exóticos, lo que significa que jamás ocurrirán para ninguna situación práctica. Así que las ecuaciones contienen más información de la que realmente necesitamos.
Es por ello que los investigadores incluyen en el algoritmo ecuaciones y datos, señalando que estudiando las ecuaciones para posibles estados que tienen tasas de crecimiento muy altas y se convierten en eventos extremos, pero que también son consistentes con los datos, determinando si ese estado tiene alguna probabilidad de ocurrir, o si es algo tan exótico que, sí, llevará a un evento extremo, pero la probabilidad de que ocurra es básicamente cero.
Es decir, el marco actúa como una especie de tamiz, capturando sólo aquellos precursores que uno vería realmente en un sistema del mundo real. Los resultados de simular un flujo de fluido turbulento y buscar los precursores que predijo su método, fue que los precursores que se desarrollaron en eventos extremos estuvieron entre el 75 y el 99 por ciento del tiempo, dependiendo de la complejidad del flujo de fluidos simulado.
Sapsis expresó que el marco es lo suficientemente generalizable para ser aplicado a una amplia gama de sistemas y planea aplicar la técnica a escenarios donde el fluido interactua contra un límite o una pared, como los flujos de aire alrededor de aviones de reacción y las corrientes oceánicas contra plataformas petrolíferas.
