Cuando la gente piensa en “caos”, a menudo se imaginan dinosaurios corriendo desenfrenados o un niño pequeño causando estragos en una sala de estar. Sin embargo, en la física y la ciencia climática, el caos tiene un significado científico preciso:la dramática amplificación de diferencias infinitesimales que hace imposible la predicción a largo plazo.
En un sistema caótico, pequeños cambios en el presente pueden convertirse en resultados muy diferentes. Piensa en dos historias casi idénticas. En uno, un pasajero pierde un tren por diez segundos y nunca se encuentra con un amigo; en el otro, el tren se retrasa, se produce el encuentro y el resto de la narrativa diverge. Esas pequeñas variaciones pueden parecer triviales, pero su efecto acumulativo es lo que crea el caos.
Los experimentos de las décadas de 1960 y 1970 demostraron lo fácil que es convertir un sistema predecible en uno caótico. Un péndulo simple, como el de un reloj de pie, oscila de manera perfectamente periódica. Añade un segundo eje hasta la mitad y el movimiento se vuelve tremendamente impredecible, lo que ilustra el efecto mariposa.
Como científico de sistemas complejos, dedico mucho tiempo a pensar en el límite entre la aleatoriedad y el caos. La aleatoriedad, como el resultado de una baraja de cartas barajada o de una tirada de un dado, es impredecible porque carecemos de la información necesaria para conocer el siguiente estado. El caos se encuentra entre la aleatoriedad y el determinismo:el comportamiento a corto plazo es predecible, pero esa previsibilidad se rompe rápidamente.
Newton imaginó un universo mecánico regido por leyes inmutables, sugiriendo que una vez que se establecen las condiciones iniciales, el futuro está predeterminado. La teoría del caos muestra que incluso con un conocimiento perfecto de las reglas que las rigen, las incertidumbres más pequeñas pueden amplificarse hasta el punto en que el resultado sea efectivamente incognoscible.
Esta idea explica por qué los pronósticos meteorológicos pierden precisión más allá de las dos semanas. Sin embargo, también nos dice por qué los patrones climáticos estacionales siguen siendo predecibles:aunque el clima de cada día es una onda caótica, el clima general se rige por regularidades estadísticas a largo plazo.
Esta idea explica por qué los pronósticos meteorológicos pierden precisión más allá de las dos semanas. Sin embargo, también nos dice por qué los patrones climáticos estacionales siguen siendo predecibles:aunque el clima de cada día es una onda caótica, el clima general se rige por regularidades estadísticas a largo plazo.
En la práctica, la teoría del caos ayuda a los científicos a delimitar qué predicciones son factibles y cuáles no. Nos recuerda que algunos sistemas, sin importar qué tan bien los midamos, tienen una previsibilidad inherentemente limitada.
Mitchell Newberry, profesor asistente de sistemas complejos, Universidad de Michigan.
Este artículo fue publicado originalmente en The Conversation bajo una licencia Creative Commons.
