Un evento de cisne negro es un incidente altamente improbable pero masivamente consecuente, como la recesión global de 2008 y la pérdida de un tercio del antílope saiga del mundo en cuestión de días en 2015. Desafiando la naturaleza esencialmente impredecible de los eventos de cisne negro, los bioingenieros de la Universidad de Stanford sugieren un método para pronosticar estas fluctuaciones supuestamente imprevisibles.
"Al analizar datos a largo plazo de tres ecosistemas, pudimos demostrar que las fluctuaciones que ocurren en diferentes especies biológicas son estadísticamente iguales en diferentes ecosistemas", dijo Samuel Bray, asistente de investigación en el laboratorio de Bo Wang, asistenteprofesor de bioingeniería en Stanford: "Eso sugiere que hay ciertos procesos universales subyacentes que podemos aprovechar para pronosticar este tipo de comportamiento extremo".
El método de pronóstico que los investigadores han desarrollado, que se detalló recientemente en PLOS Computational Biology, se basa en sistemas naturales y podría ser utilizado en la atención médica y la investigación ambiental. También tiene aplicaciones potenciales en disciplinas externas a la ecología que tienen su propio cisne negroeventos, como economía y política.
"Este trabajo es emocionante porque es una oportunidad para aprovechar el conocimiento y las herramientas computacionales que estamos construyendo en el laboratorio y utilizarlas para comprender mejor, incluso predecir o pronosticar, lo que sucede en el mundo que nos rodea".dijo Wang, autor principal del artículo, "nos conecta con el mundo más grande".
De microbios a avalanchas
Durante años de estudiar comunidades microbianas, Bray notó varios casos en los que una especie sufriría un auge inesperado de la población, superando a sus vecinos. Al discutir estos eventos con Wang, se preguntaron si este fenómeno también ocurría fuera del laboratorio y, de ser así, sise podría predecir
Para abordar esta pregunta, los investigadores tuvieron que encontrar otros sistemas biológicos que experimentaran eventos de cisne negro. Los investigadores necesitaban detalles, no solo sobre los eventos del cisne negro en sí, sino también el contexto en el que ocurrieron. Por lo tanto, buscaron específicamenteecosistemas que los científicos han estado monitoreando de cerca durante muchos años.
"Estos datos tienen que capturar largos períodos de tiempo y eso es difícil de recopilar", dijo Bray, quien es el autor principal del artículo. "Es mucho más que un doctorado de información. Pero esa es la única forma en que puede verlos espectros de estas fluctuaciones a gran escala "
Bray se decidió por tres conjuntos de datos eclécticos: un estudio de ocho años de plancton del mar Báltico con niveles de especies medidos dos veces por semana; mediciones netas de carbono de un bosque caducifolio de hoja ancha en la Universidad de Harvard, reunidas cada 30 minutos desde 1991; y mediciones de percebes, algas y mejillones en la costa de Nueva Zelanda, tomados mensualmente durante más de 20 años.
Luego, los investigadores analizaron estos tres conjuntos de datos utilizando la teoría sobre las avalanchas: fluctuaciones físicas que, como los eventos del cisne negro, exhiben un comportamiento a corto plazo, repentino y extremo. En esencia, esta teoría intenta explicar la física de los sistemas como las avalanchas,terremotos, brasas de fuego, o incluso envoltorios de dulces que se arrugan, que responden a fuerzas externas con eventos discretos de varias magnitudes o tamaños, un fenómeno que los científicos llaman "ruido crepitante".
Basado en el análisis, los investigadores desarrollaron un método para predecir eventos de cisne negro, uno diseñado para ser flexible entre especies y períodos de tiempo, y capaz de trabajar con datos que son mucho menos detallados y más complejos que los utilizados para desarrollarlo.
"Los métodos existentes se basan en lo que hemos visto para predecir lo que podría suceder en el futuro, y es por eso que tienden a perderse los eventos del cisne negro", dijo Wang. "Pero el método de Sam es diferente porque supone que solo estamos viendo partedel mundo. Extrapola un poco sobre lo que nos estamos perdiendo, y resulta que ayuda enormemente en términos de predicción ".
Pronósticos en el mundo real
Los investigadores probaron su método utilizando los tres conjuntos de datos del ecosistema en el que se construyó. Utilizando solo fragmentos de cada conjunto de datos, específicamente fragmentos que contenían las fluctuaciones más pequeñas en la variable de interés, pudieron predecir con precisión los eventos extremos que ocurrieronen esos sistemas
Les gustaría ampliar la aplicación de su método a otros sistemas en los que también están presentes los eventos del cisne negro, como en economía, epidemiología, política y física. En la actualidad, los investigadores esperan colaborar con científicos de campo y ecólogos paraaplicar su método a situaciones del mundo real en las que podrían marcar una diferencia positiva en la vida de otras personas y del planeta.
Esta investigación fue financiada por la Fundación Volkswagen y la Fundación Arnold y Mabel Beckman. Wang también es miembro de Stanford Bio-X y del Instituto de Neurociencias Wu Tsai.
Fuente de la historia :
Materiales proporcionado por Universidad de Stanford . Original escrito por Taylor Kubota. Nota: El contenido puede ser editado por estilo y longitud.
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