I re dell'antichità conoscevano il peso delle loro decisioni. Sapevano che ogni loro scelta provocava increspature nel regno e che un singolo decreto inopportuno poteva innescare una serie di eventi a cascata inarrestabili. Una scelta potrebbe garantire una pace duratura, mentre un'altra dozzina potrebbe portare al proprio trono rovesciato.
E così questi re si sono rivolti a auguri e maghi, persone che rivendicavano una conoscenza speciale degli eventi futuri.
"Guarda nel domani e consigliami su oggi", potrebbe comandare un re. "Rivelami gli effetti delle mie decisioni in modo che io possa navigare in sicurezza nei giorni, mesi e anni a venire."
Ma ovviamente, nonostante tutte le loro stregonerie e preghiere, i consiglieri del re non possedevano una vera visione degli eventi futuri. Nella migliore delle ipotesi, si limitavano a capire il flusso e riflusso della politica o dell'opinione pubblica. Nel peggiore dei casi, erano ciarlatani.
Se solo ci fosse un modo per testare una decisione su un mondo separato e identico -- un modello complesso di realtà in cui anche le scelte più catastrofiche si sono svolte nella mera simulazione. Un leader potrebbe giocherellare con una nuova legge o politica economica nel sicuro isolamento di una realtà simulata prima di presentarla effettivamente ai cittadini. Le aziende potrebbero valutare l'interesse del pubblico per un nuovo prodotto. I designer potrebbero prevedere in modo impeccabile le tendenze della moda della prossima stagione.
Non più il dominio della fantasia immaginata, tali simulazioni sono ora alla nostra portata, grazie al moderno data mining e alla tecnologia informatica. Infatti, il team internazionale di scienziati con le Future Information and Communication Technologies (FutureICT ) Progetto intende costruirlo.
Lo chiamano Living Earth Simulator e, come discuteremo in questo articolo, FutureICT mira a simulare ogni aspetto del mondo che ti circonda, da Wall Street e le passerelle di Parigi, ai fiorenti ecosistemi della giungla e alle profondità oceaniche più oscure.
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Le simulazioni ci consentono di testare e sperimentare un sistema o processo attraverso il funzionamento di un altro. Un simulatore di volo della US Air Force consente agli aspiranti piloti di caccia di testare un F-22 Raptor senza mettersi in pericolo o un aereo da 200 milioni di dollari. Allo stesso modo, un manichino da addestramento per rianimazione cardiopolmonare Resusci Anne sostituisce una vittima che non risponde senza rischiare la vita umana.
Le persone si sono rivolte a modelli e simulazioni da tempo immemorabile. I modelli sia di persone che di animali si trovano spesso in siti preistorici e gli antichi egizi, greci e romani costruirono tutti modelli dei loro veicoli ed edifici. Oltre agli usi cerimoniali, queste miniature servivano come strumenti per l'insegnamento e la pianificazione, proprio come i modelli che utilizziamo oggi.
Gli esseri umani hanno anche sviluppato i mezzi per copiare più delle semplici forme fisiche. Hanno imparato a simulare i sistemi. L'antico astrolabio, ad esempio, è stato uno strumento astronomico indispensabile per più di 2000 anni ed è un modello funzionante del cielo notturno e della posizione delle stelle. L'utente ha tracciato colossali movimenti interstellari mentre teneva il dispositivo nel palmo della sua mano e ha manipolato i dati per misurare il tempo, la posizione e le distanze.
L'astrolabio era essenzialmente un computer analogico, un dispositivo pre-digitale che incorporava sistemi elettrici, idraulici o meccanici per simulare un altro sistema. Il Monetary National Income Analogue Computer (MONIAC) rappresenta un altro classico esempio di calcolo analogico. Costruito nel 1949 dall'ingegnere ed economista Bill Phillips, il MONIAC utilizzava il flusso di acqua colorata attraverso tubi, scarichi e pompe per simulare l'economia britannica.
L'informatica digitale, tuttavia, ha cambiato tutto. Basti pensare alla meteorologia, lo studio scientifico dell'atmosfera e del tempo. I progressi dei computer hanno consentito ai meteorologi di andare oltre le semplici previsioni basate sull'osservazione e di implementare modelli di previsione meteorologica numerica (NWP), in cui i computer estraggono dati atmosferici passati e presenti per costruire modelli predittivi del tempo futuro.
La scienza delle previsioni meteorologiche è tutt'altro che perfetta, ma equazioni migliori, computer più potenti e una gamma sempre più ampia di set di dati atmosferici continuano a migliorare l'accuratezza delle nostre simulazioni.
Ma possiamo davvero simulare il mondo stesso? Per scoprirlo, dobbiamo attraversare le acque dei big data.
Le simulazioni si nutrono di dati esterni. Nel caso delle simulazioni meteorologiche, i modelli al computer richiedono una dieta espansiva di letture atmosferiche passate e presenti, dalla temperatura ad Aberdeen, in Scozia, alla distanza attuale della Terra dal sole. Tutto si unisce per formare un quadro più completo del clima mondiale.
Gli esseri umani hanno accumulato vaste raccolte di dati su una vasta gamma di argomenti, ma nella maggior parte dei casi questi set di dati si distinguono l'uno dall'altro. Immagina la conoscenza umana come un vasto campo disseminato di pozzanghere. Ogni pozzanghera rappresenta una raccolta di dati:dati economici qui, dati politici là -- tutti separati dalle altre pozzanghere.
Ma la pioggia continua a cadere e le pozzanghere di dati continuano a gonfiarsi, per una cifra di 2,5 quintilioni di byte al giorno [fonte:IBM]. (Per darti un'idea di quanto sia folle quel numero, alcune persone hanno stimato prudentemente che tutte le parole mai pronunciate dagli esseri umani equivalgono a 5 quintilioni di byte di dati.)
Tutti i nuovi dati provengono da sensori climatici, hub di social media, siti Web di media digitali, record di transazioni online, segnali GPS di telefoni cellulari e innumerevoli altre fonti. Le informazioni sul mondo si riversano a un ritmo esponenziale. In effetti, secondo IBM, il 90 percento dei dati nel mondo oggi è stato creato solo negli ultimi due anni.
Così cade la pioggia. I pool di dati si gonfiano e si diffondono, sovrapponendosi e unendosi finché non ci sono più pool, solo il vasto mare di informazioni che chiamiamo big data.
Per comprendere meglio il valore dei big data , pensalo in termini di tre v:varietà, velocità e volume. Comprende dati di tutte le varietà, viene generato in tempo reale e si accumula in volumi che sbalordino l'immaginazione, al ritmo di petabyte. Sono un milione di gigabyte, spazio sufficiente per riporre un file MP3 di 32 anni [fonte:BBC].
Possiamo davvero costruire una simulazione del mondo da questa crescente ricchezza di dati? Gli uomini e le donne dietro il progetto FutureICT credono che possiamo -- e tutto per un mero 1 miliardo di euro ($ 1,3 miliardi).
Quindi eccoci qui, fino al collo in un mare di big data con un'incredibile incapacità di vedere il quadro generale che illustra. Fortunatamente per noi, diversi importanti attori tecnologici hanno già rivendicato le loro pretese sulla frontiera dei big data.
La NASA e il colosso multinazionale delle reti Cisco Systems stanno sviluppando una Pelle planetaria da 100 milioni di dollari , indipendente dal progetto FutureICT. Questo sistema integrato di sensori di aria, mare, terra e spazio consentirà all'agenzia spaziale di acquisire, analizzare e interpretare i dati ambientali globali per un senso più completo e in tempo reale del pianeta Terra.
Eppure anche la Planetary Skin è solo una frazione di ciò che i team di FutureICT sperano di ottenere. Il progetto nasce da un'idea di Dirk Helbing, sociologo, matematico e fisico specializzato in modellistica e simulazione presso l'Istituto Federale Svizzero di Tecnologia di Zurigo.
I primi lavori di Helbing negli anni '90 si sono concentrati sul traffico urbano, in particolare su come prevenire i piccoli eventi di traffico a cascata che alla fine portano a una congestione su larga scala. Oggi, le strade intrecciate che intende tracciare sono quelle della società, della tecnologia, dell'economia e dell'ambiente, dove la posta in gioco spazia dalla crisi finanziaria e dagli sconvolgimenti politici alla guerra nucleare.
Il modellista di origine tedesca confronta gli obiettivi del progetto con quelli del Large Hadron Collider dell'Organizzazione europea per la ricerca nucleare, arrivando persino a descrivere FutureICT come un "collisore di conoscenza". Allo stesso modo in cui i fisici del famoso acceleratore di particelle tentano di rispondere a domande fondamentali su massa e materia, FutureICT spera di rivelare le leggi sociologiche e psicologiche sottostanti che sono alla base della civiltà umana.
Dopotutto, non esiste una grande teoria su come funziona la società. Ripensa all'analogia delle pozzanghere:la nostra precedente mancanza di dati ha reso impossibile per le scienze sociali sviluppare una scienza sistematica della società umana, tanto meno tenere il passo con la globalizzazione e il cambiamento tecnologico.
Oltre a un impegno di 1 miliardo di euro (1,3 miliardi di dollari) dall'Unione Europea, FutureICT ha anche acquisito la collaborazione di dozzine di istituzioni accademiche, organizzazioni di ricerca, centri di supercalcolo, aziende, industrie e agenzie governative. Il team ha tracciato un percorso di 10 anni per reinventare il funzionamento delle tecnologie dell'informazione e della comunicazione globali.
Nella pagina successiva, esamineremo i componenti chiave che compongono il piano.
Il progetto FutureICT si articola in tre componenti principali. Innanzitutto, c'è il Sistema Nervoso Planetario , una vasta rete di sensori che monitorano i sistemi socio-economici, ambientali e tecnologici. I sensori spaziano dai contatori di potenza della rete intelligente di casa alla media industriale del Dow Jones fino ai fari sonar del fondale marino e alle stazioni meteorologiche in cima alle montagne. FutureICT sta anche collaborando con il Media Lab del MIT per incorporare i dati generati dagli smartphone.
Molti dei componenti del sistema nervoso planetario esistono già:la sfida è riunirli su una piattaforma informativa più ampia.
Il prossimo componente è il Simulatore della Terra vivente stesso, un meta-modello del mondo e della società umana basato sulle informazioni e sull'analisi del Sistema Nervoso Planetario. Non pensarlo come un mondo virtuale alla "Matrix", tuttavia. Pensalo in termini di previsioni meteorologiche che modellano molto di più della semplice atmosfera.
L'idea finale è che il Living Earth Simulator ci consentirà di eseguire simulazioni che proiettano eventi futuri sulla base di domande specifiche. Ad esempio, il simulatore non risponderebbe alla domanda "Cosa accadrà il 1 aprile 2060?" più di quanto risponderà "Cosa mangerò a colazione il 1 aprile 2020?" La prima domanda è troppo ampia e la seconda troppo piccola. Piuttosto, l'enorme strumento di modellazione consentirebbe a governi, organizzazioni o persino individui di gestire i parametri e le variabili necessari per esplorare domande come:"In che modo un embargo petrolifero iraniano influenzerà oggi l'euro domani?"
Il simulatore vanterà anche un componente open source che funziona in modo molto simile all'app store di iTunes. Questo mondo della modellazione consentirà a vari scienziati e sviluppatori di caricare i propri componenti di modellazione esperti che mappano gli angoli del mondo. Immagina una Wikipedia generata da esperti in cui l'obiettivo non è una semplice spiegazione del mondo ma una simulazione di sistemi interconnessi.
Infine, il progetto FutureICT prevede una Piattaforma Partecipativa Globale , che fungerà da quadro aperto per cittadini, aziende e organizzazioni per condividere ed esplorare dati e simulazioni basate su Living Earth Simulator. Questo aspetto del progetto includerà di tutto, dai dibattiti aperti sulle proiezioni dei simulatori alle app per smartphone che sfruttano i dati.
Funzionerà? È davvero questo il grande futuro scientifico dei big data? Nella prossima pagina, diventeremo caotici e prevedibili.
Torniamo per un attimo al mondo delle previsioni del tempo, così come al mondo delle farfalle e degli uragani. Probabilmente hai sentito parlare della teoria del caos , il campo matematico che si occupa del comportamento apparentemente disorganizzato di sistemi altamente dinamici. Il termine ha origine nel 1961 con il meteorologo Edward N. Lorenz e il suo fascino per il modo in cui la più piccola variabile atmosferica può risultare in modelli meteorologici drasticamente diversi. Sì, è l'effetto farfalla , l'idea che un insetto possa sbattere le ali in Brasile e scatenare un tornado in Texas.
A causa delle sue numerose variabili, un sistema dinamico come l'atmosfera terrestre è difficile da prevedere e il Living Earth Simulator mira a prevedere i risultati in sistemi dinamici composti da sistemi dinamici intrecciati. Come possiamo sperare di rimanere a galla in un tale oceano di caos? Inoltre, considera che la Terra simulata sarebbe quella con accesso a un Living Earth Simulator:una simulazione del mondo che ha accesso a una simulazione del mondo. Anche un supercomputer può trovare schemi prevedibili in mezzo a tale complessità?
Altri critici prendono di mira la nostra capacità di prevedere praticamente qualsiasi cosa. Teoria del cigno nero di Nassim Nicholas Taleb prende il nome dal fatto che prima della scoperta dell'Australia, l'osservazione scientifica suggeriva che tutti i cigni fossero bianchi. Non esisteva più un cigno nero come ce n'era uno verde o viola. Poi gli esploratori europei hanno scoperto un cigno nero Down Under, un evento imprevedibile ed eccezionale.
Il cigno nero era un valore anomalo , esistente al di là del regno della ragionevole aspettativa. Ma la mente umana dipende dal riconoscimento di schemi, quindi, scrive Taleb nel suo libro Il cigno nero, noi umani escogitiamo spiegazioni per il verificarsi di un anomalo dopo averlo incontrato, rendendolo spiegabile e prevedibile.
Per loro stessa natura, i valori anomali sono imprevedibili e, secondo Taleb, ciò implica l'impossibilità di prevedere il corso della storia, data la quantità di valori anomali come il crollo del mercato del 1987, la fine del blocco sovietico e gli attacchi terroristici dell'11 settembre hanno drasticamente informato la forma degli eventi umani.
Un'altra critica non deriva dalla scienza della prevedibilità, ma dalla natura testarda e irrazionale degli esseri umani. Supponiamo per un momento che una cabala di supercomputer un giorno sgretolerà tutti i nostri big data e ci consiglierà su quale scelta in una determinata decisione ci allontanerà da qualche grave catastrofe. Ascolteremo le macchine?
La statistica della Columbia University Victoria Stodden sostiene che potremmo non farlo, soprattutto se non riusciamo a comprendere i colossali calcoli che sono andati alla decisione del computer [fonte:Weinberger]. Stodden fa riferimento agli avvertimenti degli scienziati sui pericoli del cambiamento climatico e alla frequenza con cui questi avvertimenti basati sulla simulazione non vengono ascoltati.
Dirk Helbing e FutureICT restano fiduciosi, tuttavia, che il Living Earth Simulator migliorerà notevolmente la capacità dell'umanità di affrontare in modo sostenibile le sfide di un mondo in cambiamento dinamico. I modelli non saranno perfetti, non intravedono il lontano futuro o le minuzie della vita quotidiana. Ma, secondo Helbing, ci forniranno maggiori informazioni su quanti sistemi che compongono la società umana funzionano effettivamente.
Esplora i link nella pagina successiva per scoprire ancora di più sul futuro dell'innovazione tecnologica.
