Generación de escenarios para eventos extremos, sin datos extremos

Ingenieros del MIT han desarrollado un algoritmo de aprendizaje automático que genera escenarios plausibles de eventos extremos y peores casos sin necesidad de datos de eventos previos. El método, llamado Extreme Event Aware o η-learning, aprende de conjuntos de datos para predecir eventos que aún no han ocurrido pero que son posibles, como tormentas de una vez cada 100 años. La herramienta puede aplicarse a eventos climáticos, navegación robótica y mercados financieros. Los investigadores demostraron su método generando mapas de precipitaciones extremas en Estados Unidos usando solo seis meses de datos de entrenamiento. La técnica ayuda a planificadores a prepararse para escenarios plausibles pero inéditos, mejorando la resiliencia ante desastres.