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Reportaje publicado en la revista Informacions, número 249 (febrero 2012)

Simulaciones: explorar la realidad, predecir el futuro

Las técnicas de simulación informática facilitan la toma de decisiones en el ámbito industrial. No obstante, durante los últimos años las simulaciones están emergiendo en aplicaciones sociales y medioambientales hasta hace poco inimaginables. La recogida de datos y el comportamiento humano imprevisible son los dos grandes retos de esta tecnología, que avanza con el apoyo de supercomputadores cada vez más potentes.

20/03/2012
La simulación es una disciplina de investigación operativa que utiliza técnicas estadísticas y computacionales para intentar representar una realidad. En función de la complejidad que ésta tenga, se define un sistema y los agentes que la integran para poder probar virtualmente si las hipótesis formuladas son válidas.

Los sistemas analizados pueden ser muy diversos, des del tráfico de calles hasta los flujos de personas en una estación de tren o la cadena de producción de una fábrica de cerveza. Hasta ahora, la mayoría de modelos de simulación se aplicaban a sistemas industriales, aunque durante los últimos años ha crecido el interés para estudiar los sistemas sociales y medioambientales.

Estos últimos, según Pau Fonseca, profesor del Departamento de Estadística e investigación Operativa de la Universitat Politècnica de Catalunya. BarcelonaTech (UPC), son sistemas muy complejos porque el nombre de elementos que intervienen acostumbra a ser muy elevado. En los modelos medioambientales, por ejemplo, hay que tener en cuenta todos los datos climáticos y las propiedades del territorio. Y en los modelos sociales, además, entra en juego un elemento clave: el factor humano. “Es muy complicado introducir y representar las personas en los sistemas de simulación porque no sabemos como actuaran ante una determinada situación”, reconoce Fonseca.

El auge de la industria
Las primeras simulaciones surgieron después de la Segunda Guerra Mundial, cuando la investigación operativa militar hizo el salto a la industria para facilitar la toma de decisiones y, en consecuencia, optimizar los recursos. Al mismo tiempo, el surgimiento de los primeros ordenadores permitió aumentar la potencia de cálculo para solucionar los problemas que planteaban los investigadores. Estos dos factores comportaron el auge de las simulaciones industriales.

Es el caso del primer proyecto en que participó Fonseca, que también forma parte del equipo del Laboratorio de Cálculo de la Facultad de Informática de Barcelona (FIB), el cual consistía en estudiar la viabilidad de fusionar dos empresas farmacéuticas. A partir de la simulación se tenía que comprobar el funcionamiento de una nueva planta de recepción, expedición y picking (extracción, en este caso, de cajas de medicamentos). Después de estudiar el modelo, ambas empresas se fusionaron.

Otro de los proyectos que se han hecho en el Laboratorio de Cálculo de la FIB es el diseño de un nuevo sistema para que en la sala de pintado de una fábrica de coches no se pierda tanto tiempo ni dinero a la hora de cambiar el color de la pintura. Con la simulación se ha observado que la solución no comporta tener que cambiar de inyectores, sino reorganizar los pedidos y la cadena de producción para que los cambios de color de pintura sean mínimos.

En los dos proyectos el comportamiento de los actores (en este caso, las máquinas) está sufrientemente definido porque previamente se han descrito las acciones y, por lo tanto, el comportamiento es bastante conocido. El sistema de simulación se complica cuando hay personas en juego, como en el caso de la T1, la nueva terminal del Aeropuerto de El Prat.


Durante tres años, diversos equipos formados por ingenieros en informática, técnicos aeroportuarios y arquitectos combinaron todos los datos de que disponían para intentar distribuir los elementos de la terminal de la mejor manera posible: mostradores de facturación, puertas de embarque, cintas transportadoras, aparcamiento, restaurantes, etc. Para hacerlo, desde el Laboratorio de Cálculo de la FIB se definió un sistema con 60.000 agentes inteligentes que se movían por la terminal a partir de la información que encontraban en los paneles de información. Evidentemente, estos agentes no eran personas reales, sino que eran el producto de millones de operaciones simultaneas que permitían simular posibles situaciones del día a día de la terminal.

“Del proyecto de la T1 —explica Fonseca—, extrajimos dos conclusiones que han condicionado el resto de proyectos. Por un lado, después de trabajar con tantos profesionales de diferentes sectores, vimos la necesidad de utilizar un lenguaje formal que todo el mundo pudiera compartir”. Por eso trabajamos con el SDL(specification and description language), un lenguaje que permite definir como un sistema responde, por ejemplo, a los cambios del entorno. Y, por otra parte, “este reto nos abrió las puertas a incorporar elementos sociales en los modelos industriales que estábamos haciendo hasta entonces”, dice Fonseca.

Un ejemplo de este componente humano se evidencia en la simulación de mercados financieros. El comportamiento de los agentes de bolsa depende, a parte de factores externos, de las características psicológicas del bróker (si es más arriesgado, más miedoso, más reflexivo, etc.). Con la simulación se puede traducir el carácter de un agente al lenguaje SDL y prever como actuaría ante una situación de riesgo.

A parte de las situaciones antropogénicas, derivadas de la actividad humana, las simulaciones también se pueden aplicar al medio ambiente. Si bien las inundaciones, los terremotos y las erupciones volcánicas no se pueden prever con total seguridad, la simulación puede facilitar la detección precoz de posibles efectos en cadena y mejorar la efectividad a la hora de mitigar los efectos.

Por eso, Fonseca ha creado un software para predecir la evolución de las mareas negras causadas por los vertidos accidentales al mar. A través de autómatas celulares, se representa una propagación del vertido sobre una superficie finita. Para conseguir este escenario virtual hace falta introducir variables naturales como las corrientes, los vientos y las mareas y también los datos del producto que causa la contaminación, como la densidad, la tipología y la composición. Con todo, recuerda el investigador, “un modelo de simulación sólo es bueno si los datos son correctos y precisos”. La información actualizada, por tanto, es la base de toda simulación.

La supercomputación facilita el tratamiento de la gran cantidad de datos con que trabaja el equipo de investigación y por eso se pueden plantear sistemas cada vez más ambiciosos que no se limiten, por ejemplo, a estudiar la sostenibilidad de un único edificio, sino de toda la ciudad. Así la simulación puede favorecer la transformación de las ciudades hacia smart cities, que supondrían una reducción del gasto energético y una mejor calidad de vida de los habitantes.

En este sentido, el equipo con el que trabaja Fonseca está vinculado al macroproyecto FuturICT (Information and Communication Technology), una de las seis propuestas que aspiran a ser el proyecto estrella que la Comisión Europea financiará con cien millones de euros anuales durante diez años. El objetivo es aplicar todo el potencial de la supercomputación y el tratamiento de cantidades monumentales de datos para analizar las relaciones humanas que gobiernan el mundo y, así, poder evitar desastres financieros, crisis medioambientales o pandemias.

En España el proyecto tiene el apoyo de más de 20 instituciones, entre centros de investigación, universidades y empresas. Una de estas instituciones es el Barcelona Supercomputing Center-Centro Nacional de Supercomputación (BSC-CNS), que dispone del MareNostrum, uno de los ordenadores más potentes de Europa. Sus 10.000 procesadores proporcionan una capacidad de cálculo de hasta 94,21 trillones de operaciones por segundo, un instrumento que puede ser muy útil si, finalmente, la Comisión Europea selecciona el FuturICT. La decisión se hará pública antes del mes de junio.



Un simulador de aludes en 3D

l’investigador pau fonseca coordina un projecte per crear un simulador d’allaus de neu d’alta precisió.
Un equipo formado por miembros del Laboratorio de Cálculo de la FIB i del Laboratorio de Modelado y Análisis de la Información (LIAM) de la UPC está desarrollando un simulador de aludes de nieve de alta precisión. Los coordinadores, Pau Fonseca y Josep Casanovas, explican que el simulador permite obtener información de cómo se mueven los aludes y servirá para prever situaciones de riesgo y minimizar su impacto, y aplicar los resultados a la planificación urbana. El simulador, que genera imágenes en 3D, se basa en sistemas de información geográfica y tiene en cuenta los procesos turbios internos del alud y la inercia durante el recorri. Éste es un proyecto conjunto entre la UPC, la Universitat de Barcelona y el Conselh Generau d’Aran.


 





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