Muchos acontecimientos extremos –desde una ola que se eleva entre las aguas tranquilas, a una inestabilidad dentro de una turbina de gas, a la extinción repentina de una especie de vida silvestre previamente resistente– parecen ocurrir sin advertencia. A menudo es imposible predecir cuándo surgirán tales estallidos de inestabilidad, particularmente en sistemas con una mezcla compleja y cambiante de jugadores y piezas.

Ahora, ingenieros del Instituto Tecnológico de Massachusetts (MIT, por sus siglas en inglés), en Estados Unidos, han ideado un marco para identificar patrones clave que preceden a un evento extremo. El marco se puede aplicar a una amplia gama de sistemas complicados y multidimensionales para seleccionar las señales de advertencia que tienen más probabilidades de ocurrir en el mundo real.

"Actualmente, no existe un método para explicar cuándo ocurren estos eventos extremos", señala el profesor asociado de Mecánica e Ingeniería Oceánica en el MIT Themistoklis Sapsis, quien junto al investigador postdoctoral del MIT Mohammad Farazmand publica sus resultados en la revista Science Advances.

"Hemos aplicado este marco a los flujos de fluidos turbulentos, que son el Santo Grial de los eventos extremos. Estos se encuentran en la dinámica del clima en forma de precipitaciones extremas, en flujos de ingeniería de fluidos tales como las tensiones alrededor de un perfil aerodinámico y en inestabilidades acústicas dentro de turbinas de gas. Si podemos predecir la ocurrencia de estos eventos extremos, esperemos que podamos aplicar algunas estrategias de control para evitarlos", añade.

Al predecir eventos extremos en sistemas complejos, los científicos han intentado típicamente resolver conjuntos de ecuaciones dinámicas, fórmulas matemáticas increíblemente complejas que, una vez resueltas, pueden predecir el estado de un sistema complejo a través del tiempo.

Los investigadores pueden conectar a esas ecuaciones un conjunto de condiciones iniciales o valores para ciertas variables y resolver las ecuaciones bajo esas condiciones. Si el resultado produce un estado que se considera un evento extremo en el sistema, los científicos pueden concluir que esas condiciones iniciales deben ser un precursor, o un signo de advertencia.

Las ecuaciones dinámicas se formulan sobre la base de la física subyacente de un sistema. Pero Sapsis dice que la física que gobierna muchos sistemas complejos a menudo no se entiende bien y contiene errores importantes del modelo. Por lo tanto, confiar en estas ecuaciones para predecir el estado de esos sistemas sería irreal.

Incluso, en sistemas en los que la física está bien caracterizada, dice que hay un gran número de condiciones iniciales que se podrían conectar a las ecuaciones asociadas, para producir un número igualmente grande de resultados posibles. Es más, las ecuaciones, basadas en la teoría, podrían identificar exitosamente un enorme número de precursores para eventos extremos, pero esos precursores, o estados iniciales, podrían no ocurrir todos en el mundo real.

"Si simplemente tomamos las ecuaciones ciegamente y empezamos a buscar estados iniciales que evolucionan a eventos extremos, hay una alta probabilidad de que acabemos con estados iniciales que son muy exóticos, lo que significa que jamás ocurrirán para ninguna situación práctica –dice Sapsis–. Así que las ecuaciones contienen más información de la que realmente necesitamos".

Aparte de las ecuaciones, los científicos también han examinado los datos disponibles sobre los sistemas del mundo real para detectar patrones de advertencia característicos. Pero por su naturaleza, los acontecimientos extremos ocurren rara vez, y Sapsis dice que, si uno se basara únicamente en datos, necesitarían una enorme cantidad de datos, durante un largo periodo de tiempo, para poder identificar precursores con certeza.

Búsqueda de puntos de acceso

En su lugar, los investigadores desarrollaron un marco general, en forma de un algoritmo de ordenador, que combina las ecuaciones y los datos disponibles para identificar los precursores de eventos extremos que es más probable que se produzca en el mundo real.

"Estamos 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, diciéndonos si este 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", explica Sapsis.

De esta manera, el marco actúa como una especie de tamiz, capturando sólo aquellos precursores que uno vería realmente en un sistema del mundo real. Sapsis y Farazmand probaron su enfoque en un modelo de flujo de fluido turbulento, un prototipo de sistema de dinámica de fluidos que describe un fluido caótico, como una columna de humo de cigarrillo, el flujo de aire alrededor de un motor a reacción, el océano y la circulación atmosférica o el flujo de la sangre a través de las válvulas del corazón y las arterias.

"Usamos las ecuaciones que describen el sistema, así como algunas propiedades básicas del sistema, expresadas a través de datos obtenidos a partir de un pequeño número de simulaciones numéricas, y dimos con precursores que son señales características, indicándonos que se va a desarrollar antes de que comience el evento extremo", relata Sapsis.

Entonces, los científicos realizaron una simulación de un flujo de fluido turbulento y buscaron los precursores que predijo su método, encontrando que los precursores se desarrollaron en eventos extremos entre el 75 y el 99% del tiempo, dependiendo de la complejidad del flujo de fluidos que estaban simulando.

Sapsis dice que el marco es lo suficientemente generalizable para aplicar a una amplia gama de sistemas en los que pueden ocurrir eventos extremos y planea aplicar la técnica a escenarios en los que el fluido fluye contra un límite o una pared. Como ejemplos, pone los flujos de aire alrededor de los aviones de reacción y las corrientes oceánicas contra las plataformas petrolíferas.

"Esto ocurre en lugares aleatorios de todo el mundo, y la cuestión es ser capaz de predecir dónde ocurrirán estos torbellinos o puntos calientes de eventos extremos –recalca–. Si se puede predecir dónde ocurren estas cosas, tal vez sea posible desarrollar algunas técnicas de control para suprimirlas".