Modelización: herramienta para el desarrollo social y científico de Ecuador

Viviana Erazo/DICYT La modelización es una herramienta de investigación que, actualmente, por simulación computacional, diseña modelos interpretativos de forma abstracta. Se realiza para evaluar la solución aplicable a un problema previamente planteado y las diversas estrategias para el funcionamiento de la misma. Este proceso es una herramienta de mediación entre lo real y las teorías.

Desde mediados de 1990, con la notable llegada y posterior evolución de la tecnología, se expandió el uso de sistemas computacionales aplicados a metodologías de investigación científica y social, respondiendo preguntas sin tener que experimentar directamente en el objeto de estudio, lo que provocó grandes avances experimentales en algunas partes del planeta. En Ecuador el uso de esta herramienta es cada vez más frecuente por parte de investigadores encargados de desarrollar proyectos en diferentes áreas de estudio.

Si bien es cierto que la tecnología representó una gran ayuda para el proceso de modelización, ésta no nace con el desarrollo tecnológico; antes los grandes matemáticos simplificaban ecuaciones hasta obtener fórmulas, creando modelos matemáticos que actualmente siguen siendo utilizados como bases para la experimentación.

Tipos de modelización aplicables

Para Guillermo Albuja, investigador del Centro de Matemáticas de la Universidad Central del Ecuador, modelizar es expresar un fenómeno mediante un modelo matemático. Lo primero que se debe hacer es comprender bien el problema, expresarlo en términos matemáticos y decidir qué tipo de modelización es la que más se ajusta a éste. Después se aplica al modelo computacional que es prácticamente el programa; el objetivo final es que ese modelo se pueda extrapolar de forma práctica: “La mayor parte de cosas son susceptibles a modelizar” mencionó.

Albuja nos habla sobre los tipos de modelización que se pueden aplicar. Por ejemplo, la modelización de tipo estadístico, en la que intervienen gran cantidad de datos y son éstos los que permiten desarrollar el modelo. Se pueden pronosticar situaciones haciendo previamente análisis de las estadísticas con las que se cuenta y solucionar problemas, como en el caso de atracos reforzar la seguridad de lugares de riesgo, realizar mejoras al sistema de transporte y bajar el nivel de tráfico que se genera en zonas determinadas y en horas específicas, revitalizar zonas de la ciudad que se han visto afectadas por factores sociales, ayudar e invertir en estratos sociales con necesidades urgentes en la sociedad, etc.

Modelizar todo esto puede mejorar el sistema de vida a largo plazo de una sociedad, pero la aplicación de un modelo es limitada al objeto de estudio, debido a que no sería viable por ejemplo llevar el mismo sistema de fluidez vehicular de una ciudad a otra; éste modelo fracasaría porque necesita tener los datos de la ciudad en donde fue aplicado por estar sometidos a diferentes factores.

Así que el experto añade que otro tipo de modelización es la numérica, basada en la física; en donde no son necesarios demasiados datos, ya que los modelos son trabajados con leyes físicas de la naturaleza, y tienen un espectro más amplio para su aplicación.

Albuja explica a DiCYT que un ejemplo de este tipo de modelización es un caso en el que trabajó, el modelo de viabilidad de un oleoducto diseñado para transportar crudo liviano que se vio en la necesidad de ser un canal para el transporte de crudo pesado.

“Se quería ver la factibilidad de transportar por el Sistema de Oleoducto Transecuatoriano (SOTE) crudo pesado, no se puede experimentar ahí porque puede crear desastres ambientales con una ruptura, dinero perdido; es algo casi imposible de hacer, entonces recurrimos a la modelización para ver qué se puede y qué no se puede hacer, utilizando un modelo matemático y posteriormente transportarlo a un simulador; cuando resuelvo mi problema en la computadora lo extrapolo en este caso al SOTE“, comenta el investigador.

Modelización e Inteligencia Artificial

Elizabeth Regalado experta en Inteligencia Artificial, investigadora de la Facultad de Ingeniería Ciencias Físicas y Matemáticas de la Universidad Central del Ecuador, comenta para DICYT sobre la importancia de la aplicación de esta ciencia en el desarrollo de modelos de investigación: “Han sido muy grandes los avances y los errores son mínimos; las máquinas tienen menos errores que el ser humano, el proceso consiste en llenar de información al programa y con inteligencia artificial, porque ésta puede generar resultados muy rápidos”. Además, destaca el papel de la ciencia como una forma de optimizar recursos, en el caso de los experimentos no siempre se puede contar con gente para poder realizarlos, y ésta también es una herramienta a favor de la defensa de los animales en laboratorios, ya que se puede experimentar de forma computarizada todo lo que quiera sin la necesidad de implicar el factor ético.

Elizabeth, miembro del Grupo de Modelado de Sistemas Complejos de la Universidad Central del Ecuador, ha desarrollado varias investigaciones aplicando el sistema de modelización. Un ejemplo es el modelo llamado “Generación de laboratorios virtuales para el estudio de zonas urbano rurales”, el cual busca la revitalización de la avenida 24 de Mayo.

Esta avenida ha sido intervenida por el municipio y no ha logrado arrancar. A pesar de tener el boulevard, en este lugar coexisten problemas sociales como drogadicción y prostitución. Elizabeth comenta que se presentó un sistema multiagente en donde constaban todos estos datos, dejando en evidencia que no existen sitios donde puedan ir los turistas, como un hotel, una cafetería o sitios atractivos; no hay alternativas para el turista. "Si aumentamos sitios donde el turista pueda estar ustedes verían que la prostitución va disminuyendo", mencionó.

Este tipo de programas ahorrarían muchos recursos y tiempo si fueran tomados en cuenta por parte de las municipalidades competentes, ya que no se puede hacer algo y esperar resultados aplicables positivos sin una previa modelización.

“Generar un modelo puede prevenir catástrofes como los incendios teniendo un constante monitoreo; cuando se perciba un foco de incendio la alarma llegaría a los bomberos antes de que se propagase, esto se puede lograr a través de la inteligencia artificial con una cuadriculación total de los bosques”, explica Regalado.

La modelización como práctica científica

Para Pablo Araujo, Profesor-Investigador en la Facultad de Ingeniería Química de la Universidad Central del Ecuador, cualquier sistema en donde se encuentren organismo vivos puede someterse a una modelización: “Podemos modelizar un bosque y sabremos cómo va creciendo basándonos en el agua, el ambiente, el lugar, entre otros. Como también se puede modelizar a las personas mientras entran a un estadio de fútbol; la metodología de investigación nace en el tema social, pero es aplicable al estudio de agentes”.

Actualmente, Araujo es parte de una investigación colaborativa con el Oak Ridge National Laboratory (ORNL) en Estados Unidos, donde se realizan experimentos en cámaras de cultivo mientras que en Quito se realiza el proceso de modelización computacional del experimento.

Medicamentos

La investigación, que está en fase de experimentación básica, podría convertirse en el inicio de un medicamento biológico para eliminar bacterias que actualmente ya son resistentes a muchos fármacos, y esto se convertiría en un gran avance científico y evolutivo en el campo de la salud, cambiando paradigmas en la generación de los fármacos hasta la actualidad.

El investigador argumenta que el modelo se puede entender como algo que representa a la realidad: “Una de las ventajas de utilizar modelos es que te ahorras tiempo de experimentación, con la simulación podemos encontrar un resultado en mucho menos tiempo, por ejemplo, un día en 10 minutos. Es mucho más potente, con las simulaciones conseguimos respuestas más rápidas, ya que armar las cámaras de cultivo no es un proceso ágil” explica Araujo a DiCYT, añadiendo que la modelización es una excelente herramienta para los investigadores.

Modelizar previamente un objeto de estudio incluye una serie de procesos matemáticos, considerando que la forma más exacta de entender el mundo es mediante la matemática tenemos menor margen de error al utilizarla para respaldar una investigación, ya que al no expresarse con un modelo matemático sería considerada una opinión susceptible a fallos en su ejecución.

La modelización como herramienta de investigación previa a la aplicación de diferentes objetivos puede optimar los recursos y mejorar el estilo de vida, obteniendo resultados respaldados que se pueden aplicar. Los proyectos de modelización en Ecuador demuestran el trabajo de investigadores enfocados en reducir el riesgo en la aplicación de proyectos, con la predicción que permiten los modelos computacionales. Estos procesos dan la pauta para el desarrollo de nuevas investigaciones en la vanguardia de los problemas locales con impacto mundial.