Explicador: ¿Qué es un modelo de computadora?
Las computadoras usan matemáticas, datos e instrucciones de computadora para crear representaciones de eventos del mundo real. También pueden predecir lo que está sucediendo, o lo que podría suceder, en situaciones complejas, desde sistemas climáticos hasta la propagación de rumores por toda una ciudad. Y las computadoras pueden escupir sus resultados sin que la gente tenga que esperar años o correr grandes riesgos.
Los científicos que construyen modelos informáticos comienzan con características importantes de cualquier evento que esperan representar. Esas características pueden ser el peso de un balón de fútbol que alguien pateará. O podría ser el grado de nubosidad típico del clima estacional de una región. Características que pueden cambiar o variar — se conocen como variables.
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A continuación, los modeladores de computadoras identifican reglas que controlan esas características y sus relaciones. Los investigadores expresan esas reglas con matemáticas.
” La matemática incorporada en estos modelos es bastante simple, principalmente suma, resta, multiplicación y algunos logaritmos”, señala Jon Lizaso. Trabaja en la Universidad Politécnica de Madrid en España. (Los logaritmos expresan números como potencias de otros números para ayudar a simplificar los cálculos cuando se trabaja con números muy grandes. Aun así, todavía hay mucho trabajo para una persona. “Estamos hablando de probablemente miles de ecuaciones”, explica. (Las ecuaciones son expresiones matemáticas que usan números para relacionar dos cosas que son iguales, como 2 + 4 = 6. Pero por lo general parecen más complicadas, como z = 21x – t)
Resolver incluso 2.000 ecuaciones podría tomar un día entero a razón de una ecuación cada 45 segundos. Y un solo error podría desbaratar tu respuesta.
Las matemáticas más difíciles podrían aumentar el tiempo necesario para resolver cada ecuación a un promedio de 10 minutos. A ese ritmo, resolver 1.000 ecuaciones podría llevar casi tres semanas, si te tomaras algo de tiempo para comer y dormir. Y una vez más, un error podría despistarlo todo.
En contraste, las computadoras portátiles comunes pueden realizar miles de millones de operaciones por segundo. Y en solo un segundo, la supercomputadora Titán del Laboratorio Nacional de Oak Ridge en Tennessee puede hacer más de 20.000 billones de cálculos. (¿Cuánto es 20.000 billones? ¡Esos segundos llegarían a unos 634 millones de años!)
Un modelo informático también necesita algoritmos y datos. Los algoritmos son conjuntos de instrucciones. Le dicen a la computadora cómo tomar decisiones y cuándo hacer cálculos. Los datos son hechos y estadísticas sobre algo.
Con tales cálculos, un modelo de computadora puede hacer predicciones sobre una situación específica. Por ejemplo, puede mostrar o simular el resultado de la patada de un jugador de fútbol en particular.
Los modelos de computadora también pueden lidiar con situaciones dinámicas y variables cambiantes. Por ejemplo, ¿qué tan probable es que llueva el viernes? Un modelo meteorológico ejecutaría sus cálculos una y otra vez, cambiando cada factor uno por uno y luego en varias combinaciones. Después de eso, compararía los hallazgos de todas las carreras.
Después de ajustar la probabilidad de que cada factor fuera, emitiría su predicción. El modelo también volvería a ejecutar sus cálculos a medida que se acercaba el viernes.
Para medir la fiabilidad de un modelo, los científicos pueden hacer que una computadora ejecute sus cálculos miles o incluso millones de veces. Los investigadores también podrían comparar las predicciones de un modelo con respuestas que ya conocen. Si las predicciones coinciden estrechamente con esas respuestas, es una buena señal. Si no, los investigadores deben hacer más trabajo para averiguar lo que se perdieron. Podría ser que no incluyen suficiente variables, o confiado demasiado en las malas.
El modelado por computadora no es un trato de una sola vez. Los científicos siempre están aprendiendo más de los experimentos y eventos en el mundo real. Los investigadores utilizan ese conocimiento para mejorar los modelos informáticos. Cuanto mejores son los modelos informáticos, más útiles pueden llegar a ser.
