La Teoría de Caos aplicada

El Efecto Mariposa

Edward Lorenz, un meteorólogo del MIT, estaba usando una computadora para simular el comportamiento del clima en los años 60īs. Su modelo de la superficie terrestre consistía en la solución de varias ecuaciones no lineales. Un día mientras examinaba una corrida de datos, Lorenz comenzó la secuencia desde la mitad de la original, basado en los datos de la primera impresión. Contra lo esperado, las dos secuencias parecían idénticas, pero solo en unos cuantos datos iniciales; después la segunda serie comenzaba a separarse cada vez mas hasta tomar una forma distinta.

Repentinamente se percató de lo ocurrido. No existía error, solamente una diferencia en cuanto al grado de exactitud de los datos alimentados a la secuencia. Por simplicidad el había alimentado los tres decimales que arrojaba el modelo por cuestión de ahorro de espacio de impresión (.506 en lugar de .506127). Lorenz había pensado equívocamente que el efecto no sería de consideración (Gleick, 1987, pag. 17).

Lorenz mas adelante apuntó: "Entonces supe que la atmósfera real se portaba así (como este modelo matemático), los pronósticos meteorológicos de largo plazo eran imposibles. Ello se traduce en asegurar que los sistemas dinámicos complejos tales como el tiempo climático son tan increíblemente sensibles que el menor detalle puede afectarlos" (Gleick, 1987,pag.69)

Y de aquí nace el Efecto mariposa, cuya metáfora que no se debe tomar tan a la ligera establece que una mariposa que bate sus alas en algún lugar del amazonas puede provocar, través de los efectos encadenados y multiplicados, un huracán en el norte de Europa a miles de kilómetros de distancia.

Al respecto Cambell (1984,pag. 194) menciona: " Es importante recordar que el caos ocurre en sistemas que son sensibles a las condiciones iniciales; hasta un sistema mayor puede ser caótico si en algún lugar un estímulo pequeño perturba al sistema". Además agrega que en la dinámica de nuestra vida diaria la incertidumbre es bastante normal. Sin embargo eso no significa que es inútil planear, al contrario. Una vez que aceptemos que algunos elementos de la probabilidad son inevitables seremos capaces de desarrollar mejores herramientas de pronóstico.