Nueva técnica para detectar señales ocultas de eventos extremos

   MADRID, 25 Sep. (EUROPA PRESS) -

   Ingenieros del MIT (Massachusetts Institute of Technology) han ideado un marco para predecir 'puntos calientes' de inestabilidad que afectan al clima, los motores a reacción o la circulación océanica.

   Muchos acontecimientos extremos -desde una ola asesina que se eleva de aguas tranquilas, hasta una inestabilidad dentro de una turbina de gas, pasando por la extinción repentina de una especie de vida silvestre previamente resistente- parecen ocurrir de improviso. A menudo es imposible predecir cuándo irrumpirán tales estallidos de inestabilidad, particularmente en sistemas con una mezcla compleja y cambiante de jugadores y piezas.

   El marco establecido ahora en el MIT 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", dice Themistoklis Sapsis, profesor asociado de mecánica e ingeniería oceánica en el MIT. "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, Si podemos predecir la ocurrencia de estos eventos extremos, esperemos que podamos aplicar algunas estrategias de control para evitarlos. "

   Sapsis y el postdoctorado del MIT Mohammad Farazmand han publicado sus resultados en la revista Science Advances.

   En la predicción de 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 con el tiempo.

   Los investigadores pueden conectar a tales 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 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 está bien comprendida y contiene errores importantes de modelo. Confiar en estas ecuaciones para predecir el estado de tales sistemas sería por lo tanto irrealista.

   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, no podrían ocurrir en el mundo real en su totalidad.

   "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", dijo Sapsis en un comunicado. "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 período de tiempo, para poder identificar precursores con certeza.

   Los investigadores en su lugar desarrollaron un marco general, en forma de un algoritmo de computadora, que combina las ecuaciones y los datos disponibles para identificar los precursores de eventos extremos que son más probables de ocurrir 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 también son consistentes con los datos, diciéndonos si este estado tiene alguna probabilidad de ocurrir, o si es algo tan exótico que, sí, conducirá a un evento extremo, pero la probabilidad de que ocurra es básicamente cero", dice 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 aproximación en un modelo de flujo de fluido turbulento -un prototipo de sistema de dinámica de fluidos que describe un fluido caótico, tales como un penacho de humo de cigarrillo, el flujo de aire alrededor de un motor a reacción, la circulación oceánica y atmosférica e incluso el flujo de la sangre a través de las válvulas del corazón y las arterias.

   "Utilizamos 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 nos vinieron con precursores que son señales características, diciéndonos, antes de que comience el evento extremo por desarrollarse, que hay algo que viene", explica Sapsis.

   Luego realizaron una simulación de un flujo de fluido turbulento y buscaron los precursores que su método predijo. Encontraron que los precursores se desarrollaron en eventos extremos entre el 75 y el 99 por ciento del tiempo, dependiendo de la complejidad del flujo de fluido 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. Planea aplicar la técnica a escenarios en los que el fluido fluye contra un límite o una pared. Ejemplos, dice, son los flujos de aire alrededor de los aviones de reacción, y las corrientes oceánicas contra las plataformas petrolíferas.

   "Esto ocurre en lugares aleatorios alrededor del mundo, y la pregunta es ser capaz de predecir dónde ocurrirán estos vórtices o puntos calientes de eventos extremos", dice Sapsis. "Si puedes predecir dónde ocurren estas cosas, tal vez puedas desarrollar algunas técnicas de control para suprimirlas".