Los reyes de antaño conocían el peso de sus decisiones. Sabían que cada una de sus elecciones enviaba ondas a través del reino y que un solo decreto inoportuno podría desencadenar una serie de eventos en cascada imparables. Una opción podría garantizar una paz duradera, mientras que una docena más podría conducir a su propio trono derrocado.
Y así, estos reyes recurrieron a augures y magos, personas que afirmaban tener un conocimiento especial de eventos futuros.
"Mira el mañana y aconséjame hoy", podría ordenar un rey. "Revélame los efectos de mis decisiones para que pueda navegar con seguridad los días, meses y años venideros".
Pero, por supuesto, a pesar de todas sus hechicerías y oraciones, los consejeros del rey no poseían una visión real de los acontecimientos futuros. En el mejor de los casos, simplemente entendieron el flujo y reflujo de la política o la opinión pública. En el peor de los casos, eran charlatanes.
Si tan solo hubiera una manera de probar una decisión en un mundo idéntico y separado, un modelo complejo de la realidad en el que incluso las elecciones más catastróficas se desarrollaron en una mera simulación. Un líder podría jugar con una nueva ley o política económica en el aislamiento seguro de una realidad simulada antes de presentársela a los ciudadanos. Las empresas podrían medir el interés público en un nuevo producto. Los diseñadores podrían pronosticar sin problemas las tendencias de moda de la próxima temporada.
Ya no son el dominio de la fantasía imaginada, tales simulaciones ahora están a nuestro alcance, gracias a la tecnología informática y la minería de datos moderna. De hecho, el equipo internacional de científicos de las Future Information and Communication Technologies (TIC del Futuro ) Proyecto tiene la intención de construirlo.
Lo llaman Living Earth Simulator y, como discutiremos en este artículo, FutureICT tiene como objetivo simular todos los aspectos del mundo que te rodea, desde Wall Street y las pasarelas de París, hasta los ecosistemas selváticos prósperos y las profundidades oceánicas más oscuras.
Contenido
Las simulaciones nos permiten probar y experimentar un sistema o proceso a través del funcionamiento de otro. Un simulador de vuelo de la Fuerza Aérea de EE. UU. permite a los aspirantes a pilotos de combate probar un F-22 Raptor sin ponerse en peligro, ni poner en peligro un avión de 200 millones de dólares. Del mismo modo, un maniquí de entrenamiento de RCP de Resusci Anne sustituye a una víctima que no responde sin arriesgar una vida humana.
La gente ha recurrido a modelos y simulaciones desde tiempos inmemoriales. Los modelos de personas y animales a menudo aparecen en sitios prehistóricos, y los antiguos egipcios, griegos y romanos construyeron modelos de sus vehículos y edificios. Además de los usos ceremoniales, estas miniaturas sirvieron como herramientas para la enseñanza y la planificación, al igual que los modelos que usamos hoy.
Los humanos también desarrollaron los medios para copiar más que meras formas físicas. Aprendieron a simular sistemas. El antiguo astrolabio, por ejemplo, sirvió como herramienta astronómica indispensable durante más de 2000 años y es un modelo funcional del cielo nocturno y la posición de las estrellas. El usuario trazó colosales movimientos interestelares mientras sostenía el dispositivo en la palma de su mano y manipulaba los datos para medir el tiempo, la ubicación y las distancias.
El astrolabio era esencialmente una computadora analógica, un dispositivo pre-digital que incorporaba sistemas eléctricos, hidráulicos o mecánicos para simular otro sistema. La Computadora Analógica de Ingreso Nacional Monetario (MONIAC) es otro ejemplo clásico de computación analógica. Construido en 1949 por el ingeniero y economista Bill Phillips, el MONIAC usó el flujo de agua coloreada a través de tuberías, desagües y bombas para simular la economía británica.
La computación digital, sin embargo, lo cambió todo. Solo considere la meteorología, el estudio científico de la atmósfera y el clima. Los avances informáticos permitieron a los meteorólogos ir más allá de las meras predicciones basadas en la observación e implementar modelos numéricos de predicción meteorológica (NWP), en los que las computadoras extraen datos atmosféricos pasados y presentes para construir modelos predictivos del clima futuro.
La ciencia de la predicción del clima está lejos de ser perfecta, pero mejores ecuaciones, computadoras más potentes y una variedad cada vez mayor de conjuntos de datos atmosféricos continúan mejorando la precisión de nuestras simulaciones.
Pero, ¿podemos realmente simular el mundo mismo? Para averiguarlo, tenemos que navegar por las aguas del big data.
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Las simulaciones se alimentan de datos externos. En el caso de las simulaciones meteorológicas, los modelos informáticos requieren una dieta expansiva de lecturas atmosféricas pasadas y presentes, desde la temperatura en Aberdeen, Escocia, hasta la distancia actual de la Tierra al sol. Todo se une para formar una imagen más completa del clima mundial.
Los seres humanos han acumulado vastas colecciones de datos sobre una variedad de temas, pero en la mayoría de los casos estos conjuntos de datos se diferencian entre sí. Imagínese el conocimiento humano como un vasto campo lleno de charcos. Cada charco representa una colección de datos:datos económicos aquí, datos políticos allá, todos ellos separados de los demás charcos.
Pero la lluvia continúa cayendo y los charcos de datos continúan aumentando, al ritmo de 2,5 quintillones de bytes por día [fuente:IBM]. (Para darle una idea de cuán loco es ese número, algunas personas han estimado conservadoramente que todas las palabras pronunciadas por humanos equivalen a 5 quintillones de bytes de datos).
Todos esos nuevos datos provienen de sensores climáticos, centros de redes sociales, sitios web de medios digitales, registros de transacciones en línea, señales GPS de teléfonos celulares y muchas otras fuentes. La información sobre el mundo llega a un ritmo exponencial. De hecho, según IBM, el 90 % de los datos del mundo actual se crearon solo en los últimos dos años.
Así cae la lluvia. Los grupos de datos aumentan y se extienden, se superponen y se fusionan hasta que ya no hay más grupos, solo el vasto mar de información que llamamos big data.
Para comprender mejor el valor de big data , piénsalo en términos de tres v:variedad, velocidad y volumen. Abarca datos de todas las variedades, se genera en tiempo real y se acumula en volúmenes que asombran la imaginación, al ritmo de petabytes. Eso es un millón de gigabytes, espacio suficiente para guardar un archivo MP3 de 32 años [fuente:BBC].
¿Podemos realmente construir una simulación del mundo a partir de esta creciente riqueza de datos? Los hombres y mujeres detrás del Proyecto FutureICT creen que podemos, y todo por tan solo mil millones de euros (1300 millones de dólares).
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Así que aquí estamos, hasta el cuello en un mar de grandes datos con una asombrosa incapacidad para ver el panorama general que ilustra. Por suerte para nosotros, varios de los principales actores tecnológicos ya han apostado por la frontera de los grandes datos.
La NASA y el gigante multinacional de redes Cisco Systems están desarrollando una piel planetaria de 100 millones de dólares , independiente del proyecto FutureICT. Este sistema integrado de sensores aéreos, marítimos, terrestres y espaciales permitirá a la agencia espacial capturar, analizar e interpretar datos ambientales globales para obtener una percepción más completa y en tiempo real del planeta Tierra.
Sin embargo, incluso Planetary Skin es solo una fracción de lo que los equipos de FutureICT esperan lograr. El proyecto es una creación de Dirk Helbing, sociólogo, matemático y físico que se especializa en modelado y simulación en el Instituto Federal Suizo de Tecnología en Zúrich.
Los primeros trabajos de Helbing en la década de 1990 se centraron en el tráfico urbano, específicamente en cómo prevenir los pequeños eventos de tráfico en cascada que, en última instancia, conducen a una congestión a gran escala. Hoy, los caminos entrelazados que pretende trazar son los de la sociedad, la tecnología, la economía y el medio ambiente, donde lo que está en juego va desde la crisis financiera y la agitación política hasta la guerra nuclear.
El modelador nacido en Alemania compara los objetivos del proyecto con los del Gran Colisionador de Hadrones de la Organización Europea para la Investigación Nuclear, llegando incluso a describir FutureICT como un "colisionador de conocimiento". De la misma manera que los físicos del famoso acelerador de partículas intentan responder preguntas fundamentales sobre la masa y la materia, FutureICT espera revelar las leyes sociológicas y psicológicas subyacentes que sustentan la civilización humana.
Después de todo, no existe una gran teoría de cómo funciona la sociedad. Solo piense en la analogía de los charcos:nuestra anterior falta de datos hizo imposible que las ciencias sociales desarrollaran una ciencia sistemática de la sociedad humana, y mucho menos mantenerse al día con la globalización y el cambio tecnológico.
Además del compromiso de 1.000 millones de euros (1.300 millones de dólares) de la Unión Europea, FutureICT también ha obtenido la cooperación de decenas de instituciones académicas, organizaciones de investigación, centros de supercomputación, empresas, industrias y agencias gubernamentales. El equipo ha trazado un curso de 10 años para reinventar cómo funcionan las tecnologías globales de información y comunicación.
En la página siguiente, veremos los componentes clave que conforman el plan.
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El proyecto FutureICT se divide en tres componentes principales. Primero, está el Sistema Nervioso Planetario , una vasta red de sensores que monitorean los sistemas socioeconómicos, ambientales y tecnológicos. Los sensores van desde los medidores de energía de la red inteligente en su hogar hasta el promedio industrial Dow Jones, las balizas de sonar del fondo marino y las estaciones meteorológicas en la cima de la montaña. FutureICT incluso está trabajando con el Media Lab del MIT para incorporar datos generados por teléfonos inteligentes.
Muchos de los componentes del sistema nervioso planetario ya existen; el desafío es reunirlos en una plataforma de información más grande.
El siguiente componente es el Living Earth Simulator en sí mismo, un meta-modelo del mundo y la sociedad humana basado en información y análisis del Sistema Nervioso Planetario. Sin embargo, no pienses en él como un mundo virtual al estilo de "The Matrix". Piense en ello en términos de un pronóstico del tiempo que modela mucho más que la mera atmósfera.
La idea final es que Living Earth Simulator nos permitirá ejecutar simulaciones que proyecten eventos futuros en función de preguntas específicas. Por ejemplo, el simulador no respondería a la pregunta "¿Qué pasará el 1 de abril de 2060?" más de lo que responderá "¿Qué voy a desayunar el 1 de abril de 2020?" La primera pregunta es demasiado amplia y la segunda es demasiado pequeña. Más bien, la herramienta de modelado masivo permitiría a los gobiernos, organizaciones o incluso individuos ejecutar los parámetros y las variables requeridas para explorar preguntas como "¿Cómo afectará hoy al euro un embargo de petróleo iraní hoy?"
El simulador también contará con un componente de código abierto que funciona de manera muy similar a la tienda de aplicaciones de iTunes. Este mundo del modelaje permitirá a varios científicos y desarrolladores cargar sus propios componentes de modelado expertos que mapean rincones del mundo. Imagine una Wikipedia generada por expertos en el que el objetivo no es una mera explicación del mundo sino una simulación de sistemas interconectados.
Finalmente, el proyecto FutureICT presenta una Plataforma Participativa Global , que servirá como un marco abierto para que ciudadanos, empresas y organizaciones compartan y exploren datos y simulaciones impulsados por Living Earth Simulator. Este aspecto del proyecto incluirá todo, desde debates abiertos sobre proyecciones de simuladores hasta aplicaciones para teléfonos inteligentes que explotan los datos.
¿Funcionará? ¿Es este realmente el futuro de la gran ciencia de los grandes datos? En la página siguiente, nos volveremos caóticos y predecibles.
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Volvamos por un momento al mundo de las previsiones meteorológicas, así como al mundo de las mariposas y los huracanes. Probablemente hayas oído hablar de la teoría del caos , el campo matemático relacionado con el comportamiento aparentemente desorganizado de los sistemas altamente dinámicos. El término se origina en 1961 con el meteorólogo Edward N. Lorenz y su fascinación por cómo las variables atmosféricas más pequeñas pueden dar como resultado modelos climáticos drásticamente diferentes. Sí, es el efecto mariposa , la noción de que un insecto podría batir sus alas en Brasil y provocar un tornado en Texas.
Debido a sus muchas variables, un sistema dinámico como la atmósfera de la Tierra es difícil de predecir, y Living Earth Simulator tiene como objetivo pronosticar los resultados en sistemas dinámicos compuestos por sistemas dinámicos entretejidos. ¿Cómo esperamos mantenernos a flote en tal océano de caos? Además, considere que la Tierra simulada sería una con acceso a un Living Earth Simulator:una simulación del mundo que tiene acceso a una simulación del mundo. ¿Puede incluso una supercomputadora encontrar patrones predecibles en medio de tanta complejidad?
Otros críticos apuntan a nuestra capacidad de predecir prácticamente cualquier cosa. La teoría del cisne negro de Nassim Nicholas Taleb toma su nombre del hecho de que antes del descubrimiento de Australia, la observación científica sugería que todos los cisnes eran blancos. Ya no existía el cisne negro como el verde o el morado. Luego, los exploradores europeos descubrieron un cisne negro en las profundidades, un evento impredecible y excepcional.
El cisne negro era un atípico , que existe más allá del ámbito de la expectativa razonable. Pero la mente humana depende del reconocimiento de patrones, por lo que, escribe Taleb en su libro Cisne Negro, los humanos pensamos en explicaciones para la ocurrencia de un valor atípico después de encontrarlo, haciéndolo explicable y predecible.
Por su propia naturaleza, los valores atípicos son impredecibles y, según Taleb, esto implica la incapacidad de predecir el curso de la historia, dada la cantidad de valores atípicos como la caída del mercado de 1987, la desaparición del bloque soviético y los ataques terroristas del 11 de septiembre. han informado drásticamente la forma de los eventos humanos.
Otra crítica proviene no de la ciencia de la previsibilidad sino de la naturaleza obstinada e irracional de los humanos. Supongamos por un momento que una camarilla de supercomputadoras procesará algún día todos nuestros grandes datos y nos aconsejará qué opción en una decisión determinada nos alejará de una gran catástrofe. ¿Escucharemos a las máquinas?
La estadística de la Universidad de Columbia, Victoria Stodden, argumenta que es posible que no, especialmente si no podemos comprender los cálculos colosales que se incluyeron en la decisión de la computadora [fuente:Weinberger]. Stodden señala las advertencias de los científicos sobre los peligros del cambio climático y la frecuencia con la que estas advertencias basadas en simulaciones no se escuchan.
Sin embargo, Dirk Helbing y FutureICT confían en que Living Earth Simulator mejorará enormemente la capacidad de la humanidad para hacer frente de manera sostenible a los desafíos de un mundo que cambia dinámicamente. Los modelos no serán perfectos, no vislumbrarán el futuro lejano ni las minucias de la vida cotidiana. Pero, según Helbing, nos proporcionarán una mayor comprensión de cuántos sistemas que componen la sociedad humana funcionan realmente.
Explore los enlaces en la página siguiente para descubrir aún más sobre el futuro de la innovación tecnológica.
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