Por Msc. Melbrit Hermoso. Ing. en Computación
Ing. de Yacimientos.

 Reproducir eventos futuros a partir de eventos conocidos.

Uno de los grandes retos en la actualidad e reproducir un estado futuro partiendo de un evento conocido. El problema se suscita cuando ese estado inicial (variable) estará sometido a un conjunto de eventos que en muchos casos no se pueden medir o controlar, por lo que puede conllevar a escenarios diferentes de respuesta. De allí, que las propuestas de análisis (cómputo) deben estar orientadas al manejo de sistemas no lineales que puedan manifestar una solución probable con un grado de certidumbre tolerable.

Una de los ámbitos más usados es en el área de Oceanografía, ya que en él intervienen variables tales como: temperatura, composición química del agua, turbulencia, luminosidad, contenido de sedimentos en suspensión, marea, vientos, efecto invernadero o la acción del hombre al verter productos tóxicos al mar. Cada una de estas variables supone un comportamiento diferente en la presencia de otras, lo que requiere un análisis con un enfoque hacia la complejidad, ya que existirán redes de interacciones no lineales.

El estudio de los océanos supone un tópico de alto impacto en la vida del hombre, ya que tiene estrecha relación con la economía, la sociedad y la biodiversidad en los ecosistemas. Un ejemplo de ello es el análisis de los procesos de transporte y mezcla en mesoescala (escalas de 10 a 100 Km) para comprender y gestionar los riesgos por proliferación de algas tóxicas o acumulación de residuos orgánicos en el litoral marino o en un lago, laguna, embalse, etc., que causa la proliferación de ciertas algas, o se puede mencionar el análisis del crecimiento de ciertas especies marinas como las algas bajo condiciones inferidas.

Otro ejemplo clásico, es en la predicción del tiempo / clima y sus efectos en las corrientes marinas y en el ecosistema o viceversa. Estos ambientes a pesar de estar bajo monitoreo constante por equipos sofisticados como los satélites (toma de imágenes a larga distancia), requieren de otros equipos que permitan medir en lo posible el comportamiento de otras variables a un mismo tiempo para evaluar cómo una variable afecta la respuesta de otra y así servir como insumo (patrón) a los sistemas computarizados.