Empezará con un destello de luz más brillante que cualquier palabra de cualquier lenguaje humano pueda describir. Cuando la bomba impacte, su radiación térmica, liberada en sólo 300 centésimas de segundo, calentará el aire sobre K Street a unos 18 millones de grados Fahrenheit. Será tan brillante que blanqueará los fotoquímicos de las retinas de cualquiera que la mire, haciendo que personas tan lejanas como Bethesda y la Base de la Fuerza Aérea de Andrews se queden ciegas al instante, aunque temporalmente. En un segundo, miles de accidentes de coche se acumularán en todas las carreteras y autopistas en un radio de 15 millas alrededor de la ciudad, haciendo que muchas sean intransitables.
Eso es lo que los científicos saben con certeza sobre lo que ocurriría si Washington, DC, fuera alcanzado por una bomba nuclear. Pero pocos saben lo que la gente -los que no mueren en la explosión o la lluvia radiactiva inmediata- hará. ¿Se amotinarán? ¿Huirán? ¿Pánico? Chris Barrett, sin embargo, lo sabe.
Cuando el informático comenzó su carrera en el Laboratorio Nacional de Los Álamos, cuna de la bomba atómica, la Guerra Fría entraba con dificultad en su quinta década. Era 1987, todavía cuatro años antes del colapso de la Unión Soviética. Los investigadores habían hecho proyecciones del radio de la explosión y de la lluvia radiactiva que resultaría de la caída de una bomba de 10 kilotones en la capital del país, pero calculaban sobre todo el número de muertos inmediatos. No se utilizaron para planificar el rescate y la recuperación, porque en aquel entonces, el escenario más probable era la destrucción mutua asegurada.
Pero en las décadas posteriores, el mundo ha cambiado. Las amenazas nucleares no provienen de las potencias mundiales, sino de los estados nación rebeldes y las organizaciones terroristas. Estados Unidos cuenta ahora con un sistema de interceptación de misiles de 40.000 millones de dólares; no se presupone la aniquilación total.
La ciencia de la predicción también ha cambiado mucho. Ahora, investigadores como Barrett, que dirige el Instituto de Biocomplejidad de la Universidad Tecnológica de Virginia, tienen acceso a un nivel de datos sin precedentes procedentes de más de 40 fuentes diferentes, como teléfonos inteligentes, satélites, sensores remotos y encuestas de censo. Pueden utilizarlos para modelar poblaciones sintéticas de toda la ciudad de DC y hacer que estas desafortunadas personas imaginarias experimenten una hipotética explosión una y otra vez.
Este conocimiento no es simplemente teórico: el Departamento de Defensa está utilizando las simulaciones de Barrett -proyectando el comportamiento de los supervivientes en las 36 horas posteriores a la catástrofe- para formar estrategias de respuesta de emergencia que esperan que saquen lo mejor de la peor situación posible.
Se puede pensar en el sistema de Barrett como una serie de capas de representación virtualizadas. En la parte inferior hay una serie de conjuntos de datos que describen el paisaje físico de DC: edificios, carreteras, la red eléctrica, líneas de agua, sistemas hospitalarios. Encima están los datos dinámicos, como el flujo del tráfico en la ciudad, los aumentos del consumo eléctrico y el ancho de banda de las telecomunicaciones. Luego está la población humana sintética. La composición de estos e-peeps viene determinada por la información del censo, las encuestas de movilidad, las estadísticas de turismo, las redes sociales y los datos de los teléfonos inteligentes, que se calibran hasta una sola manzana de la ciudad.
Digamos que usted es un padre de familia que trabaja con dos hijos menores de 10 años y vive en la esquina de las calles Primera y Adams. Es posible que la familia sintética que vive en esa dirección dentro de la simulación no se desplace a los edificios reales de la oficina o la escuela o la guardería que su familia visita todos los días, pero en algún lugar de su bloque una familia de cuatro personas hará algo similar a horas parecidas del día. «No son tú, no son yo, son personas en conjunto», dice Barrett. «Pero es igual que el bloque en el que vives; las mismas estructuras familiares, las mismas estructuras de actividad, todo».
La fusión de las más de 40 bases de datos para obtener esta única instantánea requiere una enorme potencia de cálculo. Explotar todo con una hipotética bomba nuclear y ver cómo se desarrollan las cosas durante 36 horas requiere una cantidad exponencialmente mayor. Cuando el grupo de Barrett en Virginia Tech simuló lo que sucedería si las poblaciones mostraran seis tipos diferentes de comportamientos -como la búsqueda de atención sanitaria frente a la búsqueda de refugio-, tardó más de un día en ejecutarse y produjo 250 terabytes de datos. Y eso aprovechando el nuevo clúster de 8.600 núcleos del instituto, donado recientemente por la NASA. El año pasado, la Agencia de Reducción de Amenazas de EE.UU. les concedió 27 millones de dólares para acelerar el ritmo de su análisis, de modo que pudiera ejecutarse en algo más cercano al tiempo real.
El sistema aprovecha los modelos de destrucción existentes, que han sido bien caracterizados durante décadas. Así que la simulación de los primeros 10 minutos después del impacto no consume mucho en cuanto a CPUs. Para entonces, las sucesivas olas de calor, radiación, aire comprimido y oleadas geomagnéticas habrán atravesado todos los edificios en un radio de ocho kilómetros del 1600 de la Avenida Pensilvania. Estos potentes impulsos habrán apagado la red eléctrica, paralizado los ordenadores, inutilizado los teléfonos, quemado los patrones de los hilos en la carne humana, implosionado los pulmones, perforado los tímpanos, derrumbado las residencias y convertido en metralla todas las ventanas del área metropolitana. Unas 90.000 personas morirán; casi todas las demás resultarán heridas. Y la lluvia radiactiva no habrá hecho más que empezar.
Ahí es donde las simulaciones de Barrett empiezan a ser realmente interesantes. Además de la información sobre dónde viven y a qué se dedican, a cada washingtoniano sintético se le asigna una serie de características tras la explosión inicial: su estado de salud, su grado de movilidad, a qué hora hicieron su última llamada telefónica, si pueden recibir una emisión de emergencia. Y, lo que es más importante, qué acciones tomarán.
Estos datos se basan en estudios históricos sobre cómo se comportan los seres humanos en las catástrofes. Por ejemplo, aunque se diga a la gente que se refugie en su lugar hasta que llegue la ayuda, normalmente sólo seguirán esas órdenes si pueden comunicarse con sus familiares. También es más probable que se acerquen a la zona de la catástrofe que se alejen de ella, ya sea para buscar a sus familiares o para ayudar a los necesitados. Barrett dice que lo aprendió con mayor intensidad al ver cómo respondía la gente en las horas posteriores al 11-S.
Dentro del modelo, cada ciudadano artificial puede seguir el estado de salud de sus familiares; este conocimiento se actualiza cada vez que realizan una llamada con éxito o se encuentran con ellos en persona. La simulación funciona como un árbol de decisiones insondable. El modelo plantea a cada agente una serie de preguntas una y otra vez a medida que avanza el tiempo: ¿Está su hogar reunido? Si es así, vaya al lugar de evacuación más cercano. Si no, llama a todos los miembros de la familia. Eso se empareja con la probabilidad de que el teléfono del avatar funcione en ese momento, que los miembros de su familia sigan vivos y que no hayan acumulado tanta radiación como para estar demasiado enfermos para moverse. Y así sucesivamente hasta que el reloj de 36 horas se agote.
Entonces el equipo de Barrett puede realizar experimentos para ver cómo los diferentes comportamientos dan lugar a diferentes tasas de mortalidad. ¿Lo que conduce a los peores resultados? Si la gente pasa por alto o hace caso omiso de los mensajes que les indican que deben retrasar su evacuación, pueden estar expuestos a una mayor cantidad de lluvia radiactiva, el polvo y la ceniza radiactivos residuales que «caen» de la atmósfera. Unas 25.000 personas más mueren si todo el mundo intenta ser un héroe, encontrando niveles letales de radiación cuando se acercan a una milla de la zona cero.
Estos escenarios dan pistas sobre cómo el gobierno podría minimizar los comportamientos letales y fomentar otros tipos. Como colocar redes temporales de comunicación de teléfonos celulares o emitirlos desde drones. «Si los teléfonos pueden funcionar, aunque sea mínimamente, la gente tendrá información para tomar mejores decisiones», dice Barrett. Entonces serán parte de la solución en lugar de un problema que hay que gestionar». «Los supervivientes pueden dar cuenta de primera mano de las condiciones sobre el terreno: pueden convertirse en sensores humanos».
No todos están convencidos de que las simulaciones masivas sean la mejor base para formular una política nacional. Lee Clarke, sociólogo de Rutgers que estudia las calamidades, llama a este tipo de planes de preparación «documentos de fantasía», diseñados para dar al público una sensación de confort, pero no mucho más. «Pretenden que los sucesos realmente catastróficos pueden ser controlados», dice, «cuando la verdad es que sabemos que, o bien no podemos controlarlos, o bien no hay forma de saberlo».
Tal vez no, pero alguien tiene que intentarlo. Durante los próximos cinco años, el equipo de Barrett utilizará su sistema de modelización de alto rendimiento para ayudar a la Agencia de Reducción de la Amenaza de Defensa a lidiar no sólo con las bombas nucleares, sino también con las epidemias de enfermedades infecciosas y los desastres naturales. Eso significa que están actualizando el sistema para que responda en tiempo real a cualquier dato que introduzcan. Pero cuando se trata de ataques atómicos, esperan ceñirse a la planificación.
Vamos a lo nuclear
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A medida que cambia la probabilidad de una guerra nuclear, el llamado reloj del día del juicio final sigue la pista, y acaba de acercarse a la medianoche.
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Aunque las bombas no son las únicas amenazas nucleares; el año pasado, los piratas informáticos atacaron una planta nuclear estadounidense.
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Si ocurre lo peor, sepa al menos que EE.UU. ha invertido millones de dólares en tecnologías y tratamientos para ayudarle a sobrevivir a un evento nuclear.