Começará com um flash de luz mais brilhante do que qualquer palavra de qualquer linguagem humana pode descrever. Quando a bomba atingir, sua radiação térmica, liberada em apenas 300 milionésimos de segundo, irá aquecer o ar sobre a Rua K até cerca de 18 milhões de graus Fahrenheit. Ela será tão brilhante que irá alvejar os fotoquímicos nas retinas de qualquer pessoa que olhe para ela, fazendo com que pessoas tão distantes como a Base da Força Aérea de Bethesda e Andrews fiquem instantaneamente, se temporariamente, cegas. Em um segundo, milhares de acidentes de carro se amontoarão em cada estrada e rodovia num raio de 15 milhas ao redor da cidade, tornando muitos intransitáveis.
Isso é o que os cientistas sabem com certeza sobre o que aconteceria se Washington, DC, fosse atingida por uma bomba nuclear. Mas poucos sabem o que as pessoas – aquelas que não morrem na explosão ou na queda imediata – vão fazer. Irão revoltar-se? Fugir? Pânico? Chris Barrett, porém, ele sabe.
Quando o cientista da computação começou sua carreira no Laboratório Nacional de Los Alamos, o local de nascimento da bomba atômica, a Guerra Fria estava entrando em sua quinta década. Era 1987, ainda quatro anos antes do colapso da União Soviética. Pesquisadores haviam feito projeções do raio de explosão e da precipitação que resultaria de uma aterrissagem de uma bomba de 10 quilotoneladas na capital do país, mas na maioria das vezes calcularam o número de mortes imediatas. Eles não foram usados para muito no planejamento de resgate e recuperação, porque naquela época, o cenário mais provável era a destruição assegurada mutuamente.
Mas nas décadas seguintes, o mundo mudou. As ameaças nucleares não vêm de potências mundiais, mas de Estados-nação desonestos e organizações terroristas. Os EUA agora têm um sistema de interceptação de mísseis de 40 bilhões de dólares; a aniquilação total não é pressuposto.
A ciência da previsão também mudou muito. Agora, pesquisadores como Barrett, que dirige o Biocomplexity Institute of Virginia Tech, têm acesso a um nível sem precedentes de dados de mais de 40 fontes diferentes, incluindo smartphones, satélites, sensores remotos e levantamentos censitários. Eles podem usá-lo para modelar populações sintéticas de toda a cidade de DC – e fazer essas pessoas infelizes e imaginárias experimentarem uma explosão hipotética repetidas vezes.
Esse conhecimento não é simplesmente teórico: O Departamento de Defesa está usando as simulações de Barrett – projetando o comportamento dos sobreviventes nas 36 horas pós-catástrofe – para formar estratégias de resposta a emergências que eles esperam fazer o melhor da pior situação possível.
Você pode pensar no sistema de Barrett como uma série de camadas de representação virtualizada. Na parte inferior está uma série de conjuntos de dados que descrevem a paisagem física de edifícios de corrente contínua, estradas, a rede eléctrica, linhas de água, sistemas hospitalares. Além disso, há dados dinâmicos, como a forma como o tráfego flui pela cidade, os picos no uso elétrico e a largura de banda das telecomunicações. Depois há a população humana sintética. A composição desses e-peeps é determinada por informações de censo, pesquisas de mobilidade, estatísticas de turismo, redes de mídia social e dados de smartphones, que são calibrados para um único bloco da cidade.
Então digamos que você é pai ou mãe de uma família que trabalha com duas pessoas e tem dois filhos com menos de 10 anos de idade morando na esquina das ruas First e Adams. A família sintética que vive nesse endereço dentro da simulação pode não viajar para o verdadeiro escritório ou edifício da escola ou creche que a sua família visita todos os dias, mas algures no seu quarteirão uma família de quatro pessoas fará algo semelhante em momentos semelhantes do dia. “Eles não são você, eles não são eu, eles são pessoas em conjunto”, diz Barrett. “Mas é como o bloco em que você vive; as mesmas estruturas familiares, as mesmas estruturas de atividade, tudo.”
Fundir as mais de 40 bases de dados para obter este único instantâneo requer um tremendo poder computacional. Explodir tudo com uma hipotética bomba nuclear e ver as coisas se desdobrarem por 36 horas leva exponencialmente mais tempo. Quando o grupo de Barrett na Virginia Tech simulou o que aconteceria se as populações exibissem seis tipos diferentes de comportamento – como a procura de cuidados de saúde versus a procura de abrigo – levou mais de um dia para funcionar e produziu 250 terabytes de dados. E isso aproveitou o novo núcleo de 8.600 terabytes do Instituto, doado recentemente pela NASA. No ano passado, a Agência de Redução de Ameaças dos EUA concedeu-lhes 27 milhões de dólares para acelerar o ritmo da sua análise, para que pudesse ser executado em algo mais próximo do tempo real.
O sistema aproveita os modelos de destruição existentes, que têm sido bem caracterizados há décadas. Portanto, a simulação dos primeiros 10 minutos após o impacto não mastiga muito no caminho das CPUs. Por essa altura, ondas sucessivas de calor e radiação e ar comprimido e surtos geomagnéticos terão atravessado todos os edifícios num raio de 5 milhas da Avenida Pennsylvania 1600. Esses poderosos pulsos terão piscado para fora da rede elétrica, computadores aleijados, telefones deficientes, padrões de fios queimados na carne humana, pulmões implodidos, tímpanos perfurados, residências desmoronadas, e feito estilhaços de todas as janelas na área metropolitana maior. Cerca de 90.000 pessoas estarão mortas; quase todas as outras serão feridas. E a precipitação nuclear estará apenas começando.
É aí que as simulações de Barrett realmente começam a ficar interessantes. Além das informações sobre onde vivem e o que fazem, a cada Washingtonite sintético também é atribuído um número de características após a explosão inicial – como eles são saudáveis, como são móveis, a que horas fizeram sua última chamada telefônica, se podem receber uma transmissão de emergência. E o mais importante, que ações eles vão tomar.
Estas são baseadas em estudos históricos de como os seres humanos se comportam em desastres. Mesmo que as pessoas sejam aconselhadas a se abrigar no local até que a ajuda chegue, por exemplo, elas geralmente só seguirão essas ordens se puderem se comunicar com os membros da família. Eles também são mais propensos a ir para uma área de desastre do que para longe dela – seja para procurar por membros da família ou para ajudar os necessitados. Barrett diz que ele aprendeu que o mais apurado é ver como as pessoas responderam nas horas após o 11 de setembro.
Dentro do modelo, cada cidadão artificial pode rastrear os estados de saúde dos membros da família; este conhecimento é atualizado sempre que eles fazem uma chamada com sucesso ou os encontram pessoalmente. A simulação corre como uma árvore de decisão insondável. O modelo faz uma série de perguntas a cada agente à medida que o tempo avança: A sua casa está junta? Se sim, vá para o local de evacuação mais próximo. Se não, chame todos os membros do agregado familiar. Isso se emparelha com a probabilidade de que o telefone do avatar esteja funcionando naquele momento, que os membros da família ainda estejam vivos e que não tenham acumulado tanta radiação que estejam muito doentes para se moverem. E de vez em quando, até que o relógio de 36 horas se esgote.
Então a equipe de Barrett pode fazer experimentos para ver como diferentes comportamentos resultam em diferentes taxas de mortalidade. O que leva aos piores resultados? Se as pessoas perderem ou ignorarem as mensagens que lhes dizem para atrasar a evacuação, podem ser expostas a mais da queda – o pó radioactivo residual e as cinzas que “caem” da atmosfera. Cerca de 25.000 pessoas mais morrem se todos tentam ser heróis, encontrando níveis letais de radiação quando se aproximam a uma milha do chão zero.
Estes cenários dão pistas sobre como o governo pode minimizar os comportamentos letais e encorajar outros tipos. Como cair em redes temporárias de comunicação por telemóvel ou transmiti-las a partir de zangões. “Se os telefones podem funcionar mesmo marginalmente, então as pessoas têm poder de informação para fazer escolhas melhores”, diz Barrett. Então eles serão parte da solução em vez de um problema a ser gerenciado”. “Os sobreviventes podem fornecer relatos em primeira mão das condições no terreno – eles podem se tornar sensores humanos”
Nem todos estão convencidos de que simulações maciças são a melhor base para a formulação de políticas nacionais. Lee Clarke, um sociólogo da Rutgers que estuda calamidades, chama este tipo de planos de preparação de “documentos de fantasia”, concebidos para dar ao público uma sensação de conforto, mas não muito mais. “Eles fingem que eventos realmente catastróficos podem ser controlados”, diz ele, “quando a verdade do assunto é, sabemos que ou não podemos controlá-lo ou não há como saber”
Talvez não, mas alguém ainda tem que tentar”. Nos próximos cinco anos, a equipe do Barrett usará seu sistema de modelagem de alto rendimento para ajudar a Agência de Redução de Ameaças da Defesa a lutar não apenas com bombas nucleares, mas também com epidemias de doenças infecciosas e desastres naturais. Isso significa que eles estão atualizando o sistema para responder em tempo real a quaisquer dados que inserirem. Mas quando se trata de ataques atômicos, eles esperam se ater ao planejamento.
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