En marzo de 2011, Un fuerte terremoto frente a las costas de Japón provocó el cierre automático de los reactores de la planta de energía nuclear de Fukushima Daiichi y, al mismo tiempo, interrumpió las líneas eléctricas que respaldaban su enfriamiento. Si el terremoto hubiera sido el único desastre que golpeó ese día, Los generadores de respaldo de emergencia habrían evitado un colapso. En lugar de, un tsunami siguió inmediatamente al terremoto, inundando los generadores y provocando el accidente nuclear más grave de la historia reciente. Para el experto en sistemas Yanfeng Ouyang, profesor de ingeniería civil y ambiental (CEE) en la Universidad de Illinois, fue un ejemplo perfecto del problema de diseñar sistemas contra las interrupciones correlacionadas.

Hasta ahora, Los ingenieros de sistemas han luchado con el problema de planificar los impactos de desastres que están vinculados por correlación, como los de terremotos y tsunamis, debido a los cálculos engorrosos necesarios para cuantificar con precisión las probabilidades de todas las combinaciones posibles de ocurrencias de interrupciones. Cuando existe correlación, la probabilidad de una interrupción conjunta no es simplemente el producto de las de las interrupciones individuales. Esto deja lagunas en nuestra comprensión de cómo diseñar sistemas de infraestructura con la mayor resistencia y resiliencia ante desastres.

Ahora, Ouyang y sus colegas investigadores de CEE han desarrollado un nuevo método para diseñar y optimizar sistemas sujetos a interrupciones correlacionadas. Este método elimina la necesidad de abordar directamente las numerosas combinaciones de interrupciones que han dificultado el modelado de tales problemas en el pasado. Lo describieron en un artículo publicado este mes en Investigación de transporte Parte B, Metodológico , el último de una serie de artículos relacionados de los últimos años. Una de las claves de su método fue incorporar probabilidad negativa, un concepto aparentemente nunca antes utilizado para propósitos de diseño de sistemas.

"Con este concepto, Desarrollamos una nueva metodología para ayudar a diseñar sistemas con los que teníamos dificultades antes, de tal manera que puedan ser más resistentes a los desastres y más resilientes que antes, "dijo Ouyang, el Profesor Dotado de George Krambles en Ferrocarril y Transporte Público, quien dirigió la serie de trabajos con ex estudiantes de doctorado, incluido Siyang Xie (Ph.D.18), ahora científico investigador en Facebook, y ex investigador postdoctoral Kun An, ahora es miembro de la facultad de la Universidad de Monash en Australia.

El nuevo método computacional del equipo es ampliamente aplicable porque se puede utilizar para modelar y optimizar cualquier sistema en red, por ejemplo, cadenas de suministro, sistemas de transporte, redes de comunicación, redes eléctricas y más. El método incorpora un sistema virtual de "estaciones de apoyo" para representar las vulnerabilidades correlacionadas de los componentes de la infraestructura en el mundo real. Esto permite a los ingenieros de sistemas traducir los impactos complejos de los desastres en los componentes en impactos simples e independientes en las estaciones de apoyo. Por ejemplo, en el caso de dos almacenes cuyas operaciones puedan verse interrumpidas por una tormenta de nieve, uno imagina que sus funcionalidades se basan en algunas fuentes de alimentación virtuales, cada uno de los cuales sirve como estación de apoyo a los almacenes. Al establecer la dependencia adecuada entre los dos almacenes y estas fuentes de energía, se pueden traducir los estados de funcionalidad correlacionados de los dos almacenes en interrupciones independientes de las fuentes de alimentación compartidas.

"Demostramos que cualquier número de componentes de infraestructura con cualquier tipo de correlación de interrupción entre ellos puede describirse mediante un sistema correctamente configurado de tales estaciones virtuales, donde cada uno de ellos falla solo independientemente el uno del otro, ", Dijo Ouyang. Esta construcción hace que los cálculos sean considerablemente más manejables porque reduce significativamente la complejidad de representar las correlaciones de fallas en el modelo de diseño.

"Ahora tenemos una nueva forma de describir el sistema, "Ouyang dijo." Pasamos de un sistema donde hay correlación a un sistema equivalente donde no hay correlación; cada falla es ahora independiente de las demás, por lo que las probabilidades son mucho más fáciles de calcular ".

Para representar con precisión el comportamiento de los sistemas en el mundo real, el equipo tuvo que introducir el concepto de probabilidad negativa para interrupciones de la estación, lo que permite que sus modelos aborden los riesgos de interrupción correlacionados negativamente de los componentes del sistema. Si bien la correlación positiva indica que los componentes de la infraestructura tienen dependencias que impulsan su comportamiento ante desastres para moverse en la misma dirección, correlación negativa, de lo contrario, expresa la idea de que los efectos de los desastres en un componente implican los efectos opuestos en otro. Por ejemplo, cuando dos almacenes compiten por recursos limitados, uno se beneficiaría cuando su competidor sufra pérdidas o experimente dificultades. Similar, si un área cercana a un río se inunda, otras áreas río abajo podrían estar mejor porque se liberó la presión del agua.

Aunque la correlación negativa es un concepto bien conocido, La probabilidad negativa suena algo poco ortodoxa. Al principio, los investigadores no sabían que un concepto similar ya estaba en uso en la disciplina de la mecánica cuántica; simplemente sabían por las matemáticas que necesitaban representar la posibilidad de que un desastre afectara a entidades competidoras de manera opuesta. Debido a que tuvieron que traducir la correlación del sistema del mundo real a la estructura virtual de las estaciones de apoyo, la probabilidad de que una estación de apoyo se vea afectada por un desastre debe incorporar el riesgo de múltiples componentes, algunos de los cuales se verían afectados negativamente y otros podrían verse afectados positivamente. La "propensión al fracaso, "como originalmente llamaron a una probabilidad tan negativa en un artículo de 2015, de una estación de apoyo, por lo tanto, podría ser mayor que 1, o de manera equivalente, siendo el complemento negativo.

Según el mejor conocimiento de los investigadores, el uso de este concepto para aplicaciones de ingeniería es completamente nuevo, permitiéndoles resolver problemas que antes eran prohibitivamente difíciles. El equipo espera que los diseñadores de ingeniería de todo tipo de sistemas de infraestructura en red lo adopten, lo que lleva a diseños de ingeniería más inteligentes para una mayor resistencia a los desastres en un amplio espectro de tipos de sistemas.