El estudio, desarrollado por científicos chilenos y franceses, podría apoyar el desarrollo de aplicaciones en múltiples disciplinas. “Tenemos elementos valiosos que nos hacen pensar que esta investigación cimenta el camino para predecir eventos extremos como sequías, terremotos, crisis económicas y sociales”, afirma Marcel Clerc, académico del Departamento de Física de la Facultad de Ciencias Físicas de la Universidad de Chile.
La investigación, que tomó casi tres años, utilizó métodos de inteligencia artificial para predecir eventos catastróficos en modelos matemáticos. “Mostramos que es posible pronosticar ocurrencias de eventos extremos poco probables, como gigantescas y catastróficas pulsaciones, utilizando redes neuronales. Al seleccionar regiones de máxima transferencia de información (entropía), mostramos que es posible obtener una mayor precisión de pronóstico utilizando datos no locales frente a datos locales, lo que permite mayores tiempos de advertencia. Es decir, podemos adelantarnos a resultados que antes no habríamos sido capaces de vislumbrar”, añade el investigador.
El camino de la investigación
Los datos experimentales se realizaron en Francia, específicamente en el Centro de Nanociencia y Nanotecnología de la Université Paris-Saclay, donde se analizó la dinámica de la luz emitida por cavidades semi conductoras excitadas ópticamente. Para el análisis de los datos se usaron computadores personales y se verificaron los resultados en computadoras paralelas de la Universidad de Lille.
Ahora, el equipo planea aplicar estos métodos a otros sistemas físicos y otros contextos. “Aunque no tenemos pensado usarlo en ciencias sociales, es posible predecir comportamientos colectivos como las crisis económicas”, adelanta Clerc, quien también es investigador del Instituto Milenio de Óptica MIRO.
En el paper también participaron V. A. Pammi y S. Barbay, ambos de la Universidad Paris-Saclay (CNRS, Centre de Nanosciences et de Nanotechnologies), y S. Coulibaly de la Universidad de Lille (Francia).
Los resultados fueron publicados en el artículo “Extreme Events Prediction from Nonlocal Partial Information in a Spatiotemporally Chaotic Microcavity Laser” (“Predicción de sucesos extremos a partir de información parcial no local en un láser de microcavidad espaciotemporalmente caótico”), que apareció en la revista Physical Review Letters.