Hace MEDIO SIGLO, los pioneros de la teoría [VIDEO]del caos descubrieron que el "efecto mariposa" hace que la predicción a largo plazo sea imposible. Incluso la perturbación más pequeña de un sistema [VIDEO]complejo (como el clima, la economía o cualquier otra cosa) puede generar una concatenación de eventos que conduzca a un futuro dramáticamente divergente. Al no poder precisar el estado de estos sistemas con la precisión suficiente para predecir cómo se desarrollarán, vivimos bajo un velo de incertidumbre.

El aprendizaje automático se ha convertido en una gran alternativa

En una serie de resultados reportados en las revistas Physical Review Letters and Chaos , los científicos han utilizado el #aprendizaje automático -la misma técnica computacional detrás de los recientes éxitos en Inteligencia Artificial- para predecir la evolución futura de los sistemas caóticos a horizontes sorprendentemente distantes.

El enfoque es alabado por expertos externos como pionero

"Encuentro realmente sorprendente cuán lejos en el futuro predicen la evolución caótica de un sistema", dijo Herbert Jaeger , profesor de ciencia computacional en la Universidad Jacobs en Bremen, Alemania. Los hallazgos provienen del veterano teórico del caos Edward Ott y cuatro colaboradores de la Universidad de Maryland. Emplearon un #Algoritmo de aprendizaje automático llamado reservoir computing para "aprender" la dinámica de un sistema caótico arquetípico llamado ecuación Kuramoto-Sivashinsky. La solución evolutiva a esta ecuación se comporta como un frente de llama, parpadeando a medida que avanza a través de un medio de combustible. La ecuación también describe las ondas que deriva en plasmas y otros fenómenos, y sirve como "banco de pruebas para estudiar la turbulencia y el caos espacio temporal", dijo Jaideep Pathak , estudiante graduada de Ott y autora principal de los nuevos trabajos.

Después de entrenarse con datos de la evolución pasada de la ecuación Kuramoto-Sivashinsky, la computadora reservorio de los investigadores podría predecir de cerca cómo el sistema similar a flamel continuaría evolucionando a ocho "tiempos Lyapunov" en el futuro, ocho veces más adelante que el anterior método permitido, en términos generales. El tiempo de Lyapunov representa cuánto tiempo demora divergir exponencialmente dos estados casi idénticos de un sistema caótico. Como tal, típicamente establece el horizonte de previsibilidad.