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¿Qué sucede si estalla una bomba nuclear en Manhattan? Estos científicos están tratando de resolverlo

Mediante un modelo informático y utilizando supercomputadores se simulará cómo los neoyorquinos responderían en los primeros 30 días después de un ataque nuclear.
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17 Mar 2017 – 6:59 PM EDT

Una tranquila tarde, dos explosiones nucleares de mediano tamaño destruyen partes de Manhattan.

Si esto fuera una película, las hordas de neoyorquinos aterrorizados abarrotarían las calles, corriendo y llamando a sus seres queridos. Pero la realidad normalmente no se alinea con la visión de Hollywood de un escenario de desastre, dice William Kennedy, profesor del Centro de Complejidad Social de la Universidad George Mason. Por el contrario, espera que la gente permanezca en su lugar, siga las instrucciones, y auxilien a los heridos en las cercanías.

Para tener una idea de lo que realmente sucedería, Kennedy y Andrew Crooks, otro investigador del centro, están trabajando con un par de candidatos a doctorado para estudiar las consecuencias sociales inmediatas de una explosión nuclear en una megalópolis estadounidense. Utilizando supercomputadores, recrearan lo que sucedería con cada uno de los neoyorquinos presentes en este hipotético evento.

Al Centro de Complejidad Social se le concedió una subvención por valor de más de 450,000 dólares en mayo pasado para desarrollar un modelo informático que simule la forma en que hasta 20 millones de personas reaccionarían durante los primeros 30 días posteriores a un ataque nuclear en la ciudad de Nueva York. La subvención, que provenía de la Agencia de Defensa para la Reducción de Amenazas (DTRA), enfocada en las amenazas nucleares, financiará un proyecto de tres años. En la simulación, los ‘agentes’ individuales tomarán decisiones y se moverán por la zona según sus necesidades, sus alrededores y sus redes sociales.

Hablé con Kennedy sobre su progreso y los desafíos de simular las secuelas de un desastre en una de las ciudades más grandes del mundo. A continuación, una transcripción de nuestra conversación, ligeramente editada para darle concisión y claridad.

¿Cómo podrá su modelo informático simular con precisión las respuestas de las personas?

En primer lugar, estamos haciendo una investigación básica para probar e identificar cómo esperamos que la gente responda, y cómo el entorno, la infraestructura y las instalaciones responderían. Cuando tengamos descripciones verbales que nos satisfagan, las representaremos más exactamente como programas de computadora. Empezaremos con el medio ambiente, las armas y sus efectos y, a continuación, pasaremos a la gente, la infraestructura, y sus respuestas.

Hemos hecho otros modelos de áreas de tamaño similar, modelando desastres naturales y ese tipo de cosas. Así que tenemos cierta infraestructura que nos respalda. Estamos utilizando el marco MASON: es de código abierto—nuestro departamento de ciencia informática lo distribuye y lo mantiene—y lo hemos utilizado en varios proyectos aquí.

Traeremos información gráfica sobre la ciudad de Nueva York y sus alrededores, y modelaremos la explosión de una pequeña arma nuclear o posiblemente varias armas nucleares. Estarán cercanas a los 5 a 10 kilotones: eso es la mitad de las que explotaron en Hiroshima y Nagasaki, que estaban en el rango de los 20 kilotones. El bombardero de Oklahoma usó 5,000 libras de TNT, o sea, dos toneladas y media. Eso destruyó la mayor parte del edificio donde explotó, pero afectó aproximadamente16 manzanas de la ciudad.

O sea, ¿estamos hablando de daños a algo así como una parte de Manhattan?

Sí, algo así. El número 10 no se basa en ninguna inteligencia en particular, pero para ponerlo en perspectiva, Corea del Norte ha realizado pruebas cercanas a los dos kilotones o quizás hasta cinco. Así que estamos hablando de un arma nuclear, aunque relativamente pequeña.

¿Cuáles son las respuestas sociales que analizará?

Estamos planeando un modelo a nivel individual. Una mega ciudad tiene más de diez millones de personas, y en la región de la que estamos hablando, tendremos potencialmente hasta 20 millones de agentes.

Hemos encontrado que las personas parecen portarse razonablemente bien y hacen lo que han aprendido en sus capacitaciones, o lo que las autoridades locales les piden. Los informes sobre el 11 de septiembre demuestran que la gente bajó decenas de pisos por las escaleras con relativa tranquilidad, algunas veces ayudándose mutuamente, para escapar de los edificios.

Hemos encontrado ese tipo de informes sobre otros desastres también, excepto después del huracán Katrina. En ese caso, nos han llegado informes de que la gente ya no confiaba en el gobierno, y luego con el aislamiento resultante de la inundación, en realidad estaban disparándoles a las personas que intentaban ayudar.

¿Entonces la diferencia entre los dos desastres es la confianza y la comunicación?

Sospecho que en gran parte sí.

¿Principalmente construyen modelos verbales mediante entrevistas e informes?

Estamos leyendo estudios sobre desastres, y estamos volviendo a analizar eventos como la explosión de municiones de Halifax de hace 100 años —que estuvo en el rango de un kilotón, e inmediatamente después ocurrió una ventisca— y desastres naturales como terremotos, inundaciones y huracanes.

Vamos a tener millones de personas simuladas, cada una con características como el lugar donde vive, donde trabaja, si es parte de una familia, dónde se encuentran los otros miembros de la familia. Ésa es la primera red a la que responden las personas. Pero también están estrechamente vinculadas a las personas con quienes trabajan, o las personas que son parte de su nueva familia cuando se aíslan: las otras personas que están bajando la escalera al mismo tiempo. Esa comunidad ahora ya tiene una experiencia común.

Así que vamos a modelar personas que respondan a la situación inmediatamente alrededor de ellas. Están intentando salir de la zona, encontrar alimentos, agua y refugio: necesidades básicas tipo Maslow.

La DTRA quería que analizáramos la reacción, no la recuperación. Quieren limitarla a los primeros 30 días. Los cuerpos de emergencias intentarán responder en pocos minutos, por lo que habrá algún tipo de respuesta. Pero ninguna recuperación, en el sentido de que la infraestructura y las empresas comiencen a restablecer sus comportamientos habituales.

Así que entre las personas en la simulación se incluirán individuos y agentes de rescate ¿Quién más está involucrado en el modelo?

Cuando se amplía más allá del grupo de manzanas de la ciudad que resultan afectadas, se llega a otras infraestructuras como los departamentos de policía, no solo los de bomberos y de rescate que responden inmediatamente, sino otros en la zona, gobiernos locales, sistemas escolares, servicios públicos que proporcionan alimentos, agua, ropas, viviendas, etc. Es una empresa de gran envergadura.

Hasta ahora hemos hecho la investigación básica de la literatura sobre cómo las personas responden a este tipo de desastres, y ahora estamos comenzando a recopilar los datos del sistema de información geográfica —datos SIG— en el área de Nueva York: los sistemas de carreteras, metro y autobús, rutas, puentes, y ese tipo de cosas.

Es un poco frustrante que los datos disponibles públicamente no son muy limpios. Hemos encontrado muchos segmentos de carretera que no están conectados. No podemos simplemente importar a nuestro sistema mapas de Nueva York y áreas circundantes hechos por otras agencias y que nuestros agentes escapen de la zona, así que estamos esforzándonos en las últimas semanas tratando de recopilar y limpiar los datos para que podamos utilizarlos.

¿Cuáles son los objetivos que cada agente individual sopesará? La seguridad, el hambre, la familia y los amigos, salir de la zona... ¿Cómo el modelo abordará estas necesidades?

Uno de los aspectos que vamos a modelar son las redes sociales de los agentes individuales. Las comunicaciones con esas personas, y la confirmación de su estado, parecen ser una de las primeras urgencias que sienten las personas, después de su supervivencia inmediata al evento.

Parte de nuestro desafío de modelación va a ser averiguar si un padre atravesaría una zona contaminada para recuperar a un hijo en una guardería o a en la escuela, poniéndose en peligro en el proceso, ya que es importante para ellos estar junto a sus hijos. O ¿son conscientes de que están aislados, que las comunicaciones no van a estar disponibles a corto plazo, y sólo tratarán con las personas en su entorno quienes son ahora su familia? Esa es la sensación que nos da.

En el caso de una pequeña arma nuclear, especialmente una explosión en tierra, en lugar de en el aire, las comunicaciones no se verán tan afectadas como podría suceder con un arma de pulso electromagnético aerotransportada. Así que las comunicaciones pueden estar disponibles en el futuro no muy lejano posterior al evento inicial.


¿Así que su hipótesis es que quienes son padres atenderán a la gente que se encuentra junto a ellos, con la esperanza de que una mejor comunicación les permita ponerse en contacto con la familia más tarde?

Sí. Y en eso esperamos que se diferencie nuestro modelo de la versión de Hollywood de un desastre: personas desesperadamente corriendo por las calles. En el caso de desastres donde haya personas heridas, como una explosión nuclear, en contraposición con un desastre donde haya amenaza de lesiones, esperamos que la gente no abandone la zona masivamente, porque habrá gente que necesite ayuda inmediata.

¿Y toda esta inteligencia proviene de la investigación y los informes de desastres anteriores?

Sí. Las ciencias sociales computacionales no son experimentales. No aterrorizamos a la gente para ver cómo se comporta.

¿Puede también modelar efectos psicológicos, como el terror?

Eso sin duda afecta el comportamiento de la gente. Algunas personas se paralizan y no pueden funcionar como resultado del terror, así como sus heridas y el entorno que les rodea. Modelaremos esos efectos. Pero no estamos, per se, modelando los estados internos de esos individuos. Estamos principalmente modelando su comportamiento.

Pero en cierta medida, ¿no necesita comprender esencialmente lo que una persona siente para tratar de adivinar lo que va a hacer?

Modelaremos a las personas muy cuidadosamente. El reto es cuán precisamente podamos lograrlo.

Yo a veces trabajo en la modelación de personas mediante un modelo cognitivo que trata con la memoria, la percepción y las acciones casi a nivel de milisegundos. Aquí, nosotros probablemente no necesitamos un modelo cognitivo a nivel de investigación de cada individuo a nivel de milésimas. Estamos anticipando modelar personas en incrementos de cinco minutos durante las primeras horas y, luego, ampliar esos pasos, para que podamos hablar de sus acciones en intervalos de 15 minutos. Eso está motivado en parte por el número de personas, y la duración del estudio.

Con tantos agentes y un período de tiempo tan largo, ¿cuánta potencia de cálculo se necesitará?

¡Muchísima! Tenemos importantes recursos de la universidad: tenemos un par de clústers de sistemas informáticos, que probablemente utilizaremos mucho. Vamos a empezar con poco y averiguar cuánto necesitamos utilizarlos. Podemos ampliar las instalaciones para albergar la potencia de cálculo que necesitamos.

Pero para tener cierta escala, hicimos la modelización para la Fundación Nacional de la Ciencia de los efectos del cambio climático en Canadá y cómo la gente podría migrar. Estuvimos modelando el desplazamiento de millones de personas en el transcurso de 100 años. Eso corría muy lentamente en una computadora de escritorio, y para hacer experimentos, acudimos al clúster para poder ejecutar diferentes escenarios.

En el caso de una explosión nuclear no necesitamos calcular un período de 100 años, pero sí necesitamos incluir más personas. Esperamos que sea agotador, pero algo que podemos lograr con nuestros recursos.

¿Tiene una estimación de cuánto tiempo podría tomar un solo proceso de simulación?

Espero que una sola simulación tarde un par de días. Y eso a escala completa, con todas las personas.

¿Podrá hacer cambios al modelo mientras se ejecuta una simulación?

No en el sentido en que se podrían cambiar los comportamientos de los agentes. Pero usted puede darse cuenta que por la configuración que tiene hay personas no se comportan como se espera. Así que modelar su comportamiento no tiene sentido, y hay que regresar y reconsiderar el modelo.

¿Cuál será el aspecto final del producto?

Es interesante cómo la DTRA describe lo que quieren como resultado: nos dijeron que ellos están financiando la investigación básica. Esperan documentos publicados y adelanto académico de los estudiantes. No se espera de nosotros que les entreguemos un modelo o un sistema con el que puedan jugar.

¿Cuál será el plazo, tentativamente?

La financiación es de tres años, con posibilidad de dos años adicionales. Esperamos tener algo funcionando en un plazo de tiempo de tres a seis meses que podamos utilizar para codificar nuestras teorías acerca de cómo se comporta la gente. Nuestro plan básico es tener algo funcionando y, luego, intentar preparar experimentos, realizarlos y hacer la validación y verificación, para que podamos empezar a informar de los resultados en un año o algo así.

¿Cómo se compara esta simulación con otras que usted ha hecho a escala?

Hay trabajo en el centro que involucra el modelado de la economía estadounidense a escala completa, lo cual tiene más de 100 millones de agentes. Pero ésos son lo que podríamos llamar los agentes más ligeros: son más sencillos, de modo que podemos modelarlos a esa escala. Son personas individuales, pero todo lo que hacen es su negocio. No hacen nada más.

Esto cae más dentro del modelado intensivo de agentes, a una escala de 20 millones de agentes. Hemos estado en la escala de los 5 a los 10 millones de agentes previamente.

Podemos hacer las cosas más fáciles al modelar las diferentes partes del sistema por separado. Cuando modelamos el cambio climático, por ejemplo, los climatólogos hicieron su simulación del entorno y nos proporcionaron los datos, por lo que no tuvimos que gastar tiempo de computadora en esos cálculos. Pudimos procesar eso secuencialmente, día tras día, durante varios años. Así que desglosar la simulación en partes, lo que nos permite preprocesarlas para que sean más fáciles de tratar en la simulación social global.

Este artículo apareció originalmente en The Atlantic y en CityLab.com.


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