Innovación

El físico puede predecir guerras usando algoritmos matemáticos

El físico puede predecir guerras usando algoritmos matemáticos

Las guerras a menudo pueden parecer una serie de eventos y ataques aleatorios sin ningún patrón o razón detrás de ellos. Sorprendentemente, el físico Sean Gourley y un equipo de investigadores han encontrado una ecuación matemática que puede usarse no solo para modelar a la perfección guerras pasadas, sino que también puede predecir las tendencias de los ataques en conflictos futuros y en curso. Sean comenzó el proyecto con la esperanza de crear una base de datos a partir de varias fuentes, para recopilar con precisión cada noticia que ocurra. Lo que su equipo no esperaba encontrar era un patrón en los ataques de las guerras, todo relacionado con una ecuación muy simple. Esta charla TED es increíblemente fascinante y, como resultado, todas las guerras siguen exactamente la misma tendencia.

Gourley informa que el camino, que condujo a la conclusión que él y su equipo interdisciplinario sacaron, no fue fácil. Encontrar tendencias dentro de la guerra y la insurgencia se superpone a muchas disciplinas académicas, por lo que muchas en la academia crearon mucha fricción con el proyecto, ya que en realidad no tenía un hogar en una asignatura. Gourley afirma que fue criticado por no enfocarse completamente en la disciplina en la que era bueno, pero también por aprender sobre otras disciplinas de las que no sabía lo suficiente, según Ozy.

Su investigación sobre la guerra encontró que todos los conflictos tenían una tendencia a la baja con un pendiente alrededor de 2.5. Esto relacionó el número de personas muertas en un ataque con el número de ataques para un número determinado de muertos. Al principio, estos datos parecían aleatorios, pero encontraron que cuando se trazaban en una escala logarítmica, resultaba en una tendencia descendente casi perfecta.

Irak fue el primer conflicto que examinaron, pero a medida que comenzaron a profundizar en los conflictos pasados, descubrieron que casi todas las guerras de la historia arrojaban exactamente los mismos resultados. A medida que trazaban más y más guerras, todos los datos se agrupaban alrededor de una pendiente de 2.5, lo que significa que había algún tipo de similitud entre todos los conflictos humanos conocidos. La ecuación es la siguiente:

P (x) = Cx-α

PAGS es la probabilidad del evento, X es el número de muertos, C es una constante, yα es la pendiente de la línea de tendencia del conflicto. Esta es una ecuación sorprendentemente simple que, en teoría, describe todos los conflictos humanos que alguna vez tendrá lugar o ha tenido lugar.

[Fuente de imagen: TED]

A medida que pensaban más en estos números, determinaron que α es realmente la estructura de la insurgencia en una guerra. Usando esta fórmula, Gourley afirma que los gobiernos y las organizaciones militares deberían poder desarrollar estrategias basadas en cómo cambiar el valor α, y por lo tanto potencialmente poner fin a una guerra. Un conflicto que continuará, mantiene una pendiente de alrededor de 2.5, por lo que la clave es encontrar alguna forma de empujar esa tendencia hacia arriba o hacia abajo. Elevar α significaría fragmentar a los grupos insurgentes y debilitarlos, lo que eventualmente conduciría a un alto el fuego en el conflicto. Empujar α más bajo significaría juntar a los grupos, haciéndolos más fuertes y robustos, pero capaces de ser derrotados.

En su mayor parte, esta investigación aún no ha sido adoptada por las potencias militares para predecir y organizar ataques, pero a través de más estudios, podría convertirse en un factor determinante en la estrategia de guerra. En última instancia, el objetivo debería ser poner fin a los conflictos y, a través de la planificación y los cálculos matemáticos, es posible que sea un poco más fácil encontrar los caminos hacia esos "cese al fuego".

VEA TAMBIÉN: Las matemáticas detrás de una moneda giratoria

Ver el vídeo: Versión completa.Todos somos tataranietos de un científico. Javier Santaolalla, Doctor en Física (Octubre 2020).