Stanford desarrolla modelo probabilístico para predecir eventos biológicos extremos

Los llamados “cisnes negros” son eventos de alto impacto, pero difíciles de predecir

Juntando estadística e investigación de campo, científicos de Stanford crean una herramienta probabilística para hallar orden en ecosistemas caóticos

Bioingenieros de la Universidad de Stanford han desarrollado un método que aplica herramientas de la física estadística al pronóstico de ecosistemas con el objetivo de, potencialmente, predecir y explicar eventos de gran impacto en sistemas biológicos e, incluso económicos. Dichos eventos, llamados “cisnes negros”, son descritos como aquellos que, a partir de cambios impredecibles e imperceptibles, desencadenan consecuencias extremas.

En ese sentido, entre los ejemplos típicos de “cisnes negros”, se citan movimientos naturales como las avalanchas y los sismos. El equilibrio de sistemas físicos, como la corteza terrestre, depende de una gran cantidad de variables y, a pesar de tender a la estabilidad, sufren de manera no periódica, es decir, sin una frecuencia predecible, fluctuaciones que desencadenan cambios extremos.

La física estadística utiliza métodos estadísticos y los supuestos teóricos de la disciplina para explicar la evolución y probabilidad de estos desequilibrios. Sin embargo, los ecosistemas naturales son bastante más caóticos, razón que llevó a los investigadores a modelar sus herramientas estadísticas a partir de datos medidos en previos estudios empíricos de gran duración.

Ello les dio acceso a una perspectiva, al mismo tiempo amplia y minuciosa, de comportamientos específicos en tres ecosistemas investigados: el plancton marino, los moluscos en zonas inter-mareales y los bosques caducifóleos. El paso siguiente a tomar es extrapolar este modelo a sistemas biológicos más complejos y cuyos cambios súbitos, sus respectivos “cisnes negros”, pueden traer consecuencias graves para el bienestar y que, a pesar de ser más difíciles de calcular, aseguran que es posible detectar regularidades históricas.

Según previsiones de los investigadores, un objetivo potencial de este método sería pronosticar futuros “cisnes negros” comparables al de la recesión económica de 2008 o la súbita reducción del 95% en la población del antílope Saiga, eventos que, además de complejos y sorpresivos, conllevaron un coste biológico y humano grande.

Esto plantea el potencial de usar estas herramientas, u otras similares, para prevenir desastres en materia económica, epidemiológica e incluso política. Un concepto cercano a la ciencia ficción y que recuerda a la psicohistoria, ciencia ficticia dedicada a la predicción del futuro de poblaciones grandes por medio de la estadística y planteada por Isaac Asimov en su novela Fundación.

Los científicos de Stanford afirman que, gracias a este modelo, han podido predecir “cisnes negros” y desequilibrios en los ecosistemas observados con mayor independencia de datos empíricos. Igualmente mencionaron que buscarán recabar más datos de ecólogos y otros científicos dedicados a la investigación de campo para refinar el instrumento, el cual, afirmaron, busca ayudar al mayor número de áreas del conocimiento posible a tomar decisiones informadas y, al mismo tiempo, de manera más rápida.

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