Ingenieros del MIT generan escenarios de eventos extremos sin disponer de datos extremos

Un nuevo algoritmo de aprendizaje automático desarrollado por ingenieros del MIT permite generar eventos extremos y escenarios de peor caso sin necesidad de haber registrado previamente fenómenos catastróficos en los datos de entrenamiento. El método, bautizado como Extreme Event Aware, o "aprendizaje η", aprende a partir de datos diarios de un registro, como mapas meteorológicos, y emplea un enfoque estadístico para descartar escenarios poco plausibles y generar eventos extremos que podrían ocurrir con una determinada frecuencia, como tormentas con probabilidad de suceder una vez cada cien años. La herramienta también proyecta características como la duración, la intensidad y la zona de impacto de estos fenómenos. Más allá del clima, la técnica podría aplicarse a la navegación robótica, los mercados financieros, las inundaciones o los incendios forestales, ayudando a los planificadores a preparar infraestructuras críticas y cadenas de suministro. El trabajo se detalla en un artículo de acceso abierto publicado el 20 de agosto en la revista Nature Communications.