Capítulo 2: Antecedentes

La tripulación fue lo bastante amable de mantener la luz tenue, para que aquellos que deseaban dormir pudieran hacerlo. Lo que no ahorraron a los pasajeros fue los anuncios de tarjetas regalo, perfumes, cacahuetes y fantásticos bocadillos espaciales.

La mayor parte de los pasajeros estaban en alguno de los diversos estados de sueño. Aquí y allá un foco encendido se reflejaba en una revista de abordo, o un libro. También alguna pantalla se reflejaba en la cara de algún trabajador tardío. También había quien dormitaba con una película. En la fila siete, izquierda, dos hombres charlaban animadamente. Uno de ellos era relativamente grueso, enfundado en un traje azul, con una llamativa corbata rosa y serio gesto. El otro, quizás diez años más joven, aún lo parecía más por el pelo corto y una sudadera oscura, camiseta verde y vaqueros. Su semblante también era serio, con las manos sobre la bandeja desplegada, escuchaba al otro. La conversación se desarrollaba en tono bajo, ahogada parcialmente por el ruido de los motores. Una señora mayor dormía profundamente al otro lado del pasillo, dejando escapar un ocasional ronquido.

El hombre mayor estaba contando una historia acontecida unos años antes. John Boone trabajaba para una pequeña agencia gubernamental, dependiente de la principal agencia meteorológica estadounidense. Su trabajo allí era básicamente colaborar en la investigación de la predicción de la evolución del tiempo, a escala global. El desarrollo de los ordenadores permitía disponer de una potencia sin precedentes, sólo unos años antes. Sin embargo para este problema nunca había bastante. La estrategia de la agencia se basaba en desarrollar modelos evolutivos, de complejidad creciente. El problema era manejar todos los miles de datos. Pronto necesitaron de matemática muy compleja. Por un lado estadística, por otro la lógica de los algoritmos y por otro la capacidad de éstos de evolucionar.

La agencia era pequeña, y los recursos no demasiado abundantes, pero consiguieron algoritmos que funcionaban. El problema es que no predecían nada. Los resultados eran desalentadores, así que cambiaron ligeramente el enfoque. A grandes rasgos diseñaron programas que buscasen patrones generales en los datos para averiguar tendencias generales, en relación con el resto de las tendencias. Buscaban relacionar cosas como tal o cual corriente se enfría x grados, mientras que esta otra se ha calentado y en este período de tiempo y esperaban encontrar relaciones con sentido. De esta forma podrían alimentar a su programa de predicción no sólo con datos, sino con relaciones entre éstos, que su diseño original no era capaz de encontrar.

Recibiendo ayuda de numerosas publicaciones al respecto, en climas locales y cientos de otros estudios, empezaron a crear programas que estudiaban estas relaciones y poco a poco incluían otras. El  clima se comporta como un sistema caótico y todos eran conscientes que encontrar el atractor del clima global era una quimera imposible, pero parecía mucho más práctico ver hacia dónde evolucionaba el sistema.

A finales de 2001 no habían avanzado un paso hacia la predicción a grandes rasgos de la evolución del clima, pero habían encontrado algo singular. Habían podido medir la aceleración de ese cambio. Es decir, cómo se modificaba la velocidad en que el clima cambiaba sus niveles de referencia. Como desconocían cuál era la solución estable del clima, no podían saber demasiado de cómo sería el clima en 20 años. Sin embargo sabían que los valores de referencia cambiaban cada vez con mayor velocidad. Por ser todavía temprano, estos resultados no fueron publicados, sino sólo presentados en una serie de conferencias internas, principalmente orientadas a la asignación de fondos. Los resultados presentados por el equipo no parecían aportar nada a la situación científica en aquel momento. El cambio climático era universalmente aceptado y todo el mundo sabía que los osos polares debían perder el pelo y desarrollar una piel como la del elefante. Así pues, a partir de  finales de 2003 el equipo se centró en buscar la tendencia general. Volvieron a sus programas de software original, pero no para predecir el tiempo a largo plazo, si no para predecir el tiempo a 10 años... empezando desde principios del siglo XX. La idea era que si podían predecir los cambios en el clima de 1910 respecto a 1900, podrían utilizar el método para proseguir y enseñar al programa durante un período de 100 años de entrenamiento.

Lo que el equipo buscaba era un set de ecuaciones donde una serie de parámetros fuesen variables y configurados inicialmente según condiciones conocidas. La solución de esas ecuaciones representaba las condiciones climáticas en un determinado tiempo después de las condiciones iniciales. Pequeños cambios en las condiciones iniciales resultan en diferentes sets de soluciones. El conjunto de las posibles soluciones representa las diferentes opciones matemáticas del modelo. Comparando las predicciones con los datos reales se puede evaluar la exactitud de las predicciones y la desviación entre las diferentes soluciones representa la estabilidad del modelo.

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