Publicado en: 13/04/2018

[VIDEO] ¿Qué pasaría si un arma nuclear cae en Washington DC?

Las carreteras se congestionan con gente intentando huir, muchos buscando a miembros de sus familias o ayuda médica.

Las potencias militares del mundo tienen arsenales llenos de armas nucleares, listos para ser usados cuando sientan que la barbarie de una guerra nuclear esté por involucrarlos. De ahí que, con el riesgo latente, un grupo de científicos se propuso hacer una simulación de lo que ocurriría si una de las ciudades más representativas del mundo, Washington DC, es atacada por una de estas destructivas armas.

El escenario posible
11:15 horas. Lunes por la mañana, mes de mayo. Una van aparentemente ordinaria se detiene entre las calles 16 y K del noreste en el centro de Washington DC, a pocas cuadras de la Casa Blanca. Dentro, suicidas activan el interruptor. Al instante, la mayor parte de la ciudad es cubierta por una bola de fuego nuclear dos tercios el tamaño de la bomba de Hiroshima, de Japón. Propulsada por 5 kilogramos de uranio altamente enriquecido que los terroristas robaron semanas atrás, la explosión aplasta edificios a un kilómetro a la redonda y deja cientos de miles de personas carbonizadas o muriendo en las ruinas. Un pulso electromagnético fríe los móviles en 5 km a la redonda, y la ciudad pierde a sus circuitos eléctricos, oscureciéndose. El viento se lleva al hongo atómico en una columna de deshechos radioactivos que se dirigen a los suburbios de Maryland. Las carreteras se congestionan con gente intentando huir, muchos buscando a miembros de sus familias o ayuda médica.

La escena, hecha de supuestos, proviene de 1950, cuando el National Planning Scenario (NPS1) de EEUU describió la respuesta a un desastre de esta magnitud antes de que ocurra realmente, con el fin de anticiparse a los hechos. En 60 años la labor de prevención no ha cambiado mucho, solo que hoy emplean computadoras para jugar “qué si ocurre” con una sociedad artificial usando una computadora avanzada llamada modelos basados en agentes.

El modelo actual incluye una simulación digital de todos los edificios del área afectada por la bomba, todas las calles, electrificación, hospitales, y torres de telecomunicaciones. El modelo simula el clima también para entender hacia dónde van las columnas de vapor. El escenario incluye a 730.000 agentes, o una población artificial estadísticamente idéntica a la población real del área afectada en factores como edad, sexo y ocupación. Cada agente es una ente autónoma que reacciona de una forma parecida a la humana con otros agentes, con distintas formas de comportamiento (pánico, huída, búsqueda de familiares).

Un modelo completo
El objetivo de estos modelos es evitar la simplicidad de describir temas humanos de arriba abajo con ecuaciones fijas, como se hace tradicionalmente en economía o epidemiología. Al contrario, una crisis financiera o la expansión de una enfermedad surgen de abajo a arriba, con una serie de interacciones espontáneas difíciles de simular de otro modo que no sea el modelo propuesto.

Es lo que se necesita este tipo de emergencia, y por ello científicos del Instituto Biocomplexity del Instituto Politécnico de Virginia desarrollaron el NPS1 para el gobierno. El modelo puede ayudar, por ejemplo, a avisar a los directivos si una falla eléctrica en un punto X podría llevar a un embotellamiento en la vía Y. Con este modelo, es posible tener todas las piezas y ver todas las interacciones. La desventaja es que estos modelos suelen ser muy pesados: cada modelo inicialmente tuvo a un cluster de 500 microprocesadores ocupado un día y medio, forzando a los agentes a pensar en simple. Hay un trueque fundamental entre la complejidad de los agentes y el tamaño de la simulación. Aunque con el avance de las computadoras y el manejo de macrodatos, ya los campos como economía, transporte, salud pública y planeamiento urbano ya están tomando desiciones basadas en modelos basados en agentes.

Las raíces del modelo se remontan a 1940, cuando los pioneros de la computación como Alan Turing experimentaron con pequeños bits de sofware el modelamiento de comportamientos complejos en física y biología. Aunque la corriente actual no se desarrolló hasta mediados de los 90. Uno de ellos fue Sugarscape, desarrollado por economistas de la Universidad de George Mason y la Universidad de Nueva York. Los agentes se movían en un área en busca de azúcar, abundante en ciertos lugares y escaso en otros. El resultado fue una compleja serie de comportamientos como migración, combate y segregación. A partir de allí, una serie de estudios con este modelo se han dado en el estudio y predicción de sistemas de transporte, en epidemiología, ante los potenciales brotes de zika y en la economía mundial, con el propósito de entender la pobreza mundial.

¿Por qué confiar en estos modelos?
¿Si no tienen datos empíricos, por qué confiar en estos resultados? En primer lugar, no se debe esperar que se hagan predicciones reales. En lugar de ello, la mayoría de modeladores arrojan muchos escenarios y una serie de resultados, muy similar a lo que hacen las predicciones de clima, por ejemplo, en el caso de los huracanes. Esto permite a los tomadores de decisiones para usar el modelo como banco de pruebas para detectar las consecuencias de tomar tal o cual medida.

Por Daniel Meza/N+1

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