Como fraile, solía pensar que la verdad era inmutable, algo que podíamos encontrar tras el sacrificio y la meditación. Luego me convertí en filósofo, y comprendí que la verdad no era una sola, sino una construcción mental, una interpretación constante que hacíamos del mundo a partir de nuestros sentidos. Al adentrarme en la física, finalmente entendí que la verdad era, a menudo, estadística. Es decir, no sabíamos nada con certeza absoluta, sino con un margen de error, una incertidumbre. Y ahora, como maestro de educación especial, me doy cuenta de que el verdadero reto no es conocer la verdad, sino hacerla comprensible para todos.
Así que hoy me siento entre el fraile, el filósofo y el físico, para abordar una de las grandes preguntas contemporáneas: ¿cómo logramos validar algo tan complejo y etéreo como las simulaciones de energía de fusión nuclear? ¿Cómo podemos cuantificar la incertidumbre en un campo que, literalmente, se ocupa de la energía que alimenta el cosmos?
La energía de fusión es lo que impulsa a las estrellas, y si logramos controlarla en la Tierra, tendríamos una fuente de energía casi ilimitada. Sin embargo, comprender y controlar los reactores de fusión, como los experimentos de plasma, es increíblemente complicado. Los modelos que usamos para simular lo que ocurre dentro de estas estrellas artificiales son aproximaciones, lo que significa que siempre hay margen para el error.
Aquí es donde entra la cuantificación de la incertidumbre. Pero, ¿cómo calculamos cuán "desviados" estamos? Bueno, supongamos que estás tratando de medir el diámetro de una pelota de tenis utilizando una regla torcida que heredaste de tu abuelo. Si eres filósofo, te plantearás: ¿qué es el "diámetro"? ¿Realmente existe la "bola"? Pero si eres físico, y aún más, si estás diseñando un reactor de fusión, necesitas saber exactamente cuánta incertidumbre proviene de tu regla torcida. Porque, en última instancia, esa incertidumbre afectará la manera en que predices el comportamiento del plasma dentro de tu reactor.
Para abordar esta incertidumbre, los científicos emplean simulaciones masivas. Pero a medida que los modelos se vuelven más complejos, surge un nuevo desafío: la cantidad de datos y variables que hay que gestionar. A pesar de los avances en poder computacional, el proceso de configurar y ejecutar esas simulaciones puede ser tedioso y propenso a errores humanos.
Aquí es donde entra duqtools, una herramienta de código abierto escrita en Python que automatiza la configuración de nuevas simulaciones. Imagina que eres un físico encargado de llevar a cabo 2,000 simulaciones diferentes de experimentos de plasma. Sin duqtools, este sería un proceso manual que podría llevar semanas. Con duqtools, puedes configurar todas esas simulaciones con apenas unos pocos comandos.
Validar un modelo significa probar que predice correctamente el comportamiento de un sistema real. En el caso de los experimentos de fusión nuclear, esto significa comprobar que las simulaciones que ejecutamos coinciden con lo que observamos en los experimentos reales. En este trabajo, utilizando duqtools, los investigadores pudieron validar aspectos de la suite de modelado JINTRAC, identificando errores que habrían sido difíciles de detectar manualmente.
Es fascinante observar cómo algo tan delicado como un error en la "preservación de la consistencia de los datos" puede alterar los resultados de una simulación. Esto puede parecer un tecnicismo, pero en la ciencia, esos pequeños detalles son los que marcan la diferencia entre un descubrimiento y un fiasco. Como diría un físico en tono de broma: "Una simulación es exitosa cuando sabes exactamente qué tan equivocada está".
Un aspecto interesante del uso de duqtools es la capacidad de realizar análisis de sensibilidad. Estos análisis nos permiten ver cómo pequeños cambios en las condiciones iniciales pueden afectar el resultado de las simulaciones. En este caso, los investigadores utilizaron duqtools para verificar la corrección del modelo sustituto QLKNN-jetexp-15D, un modelo que predice el comportamiento del plasma bajo ciertas condiciones.
El análisis de sensibilidad es un recordatorio de algo que aprendí al enseñar a niños con necesidades especiales: no todos aprendemos de la misma manera, y no todos los sistemas responden de la misma manera a los estímulos. Un pequeño ajuste en las condiciones puede llevar a un resultado completamente diferente. En ciencia, este es el arte de lidiar con la incertidumbre: no podemos eliminarla, pero podemos entenderla y, mejor aún, cuantificarla.
No exagero cuando digo que la automatización es el fraile moderno. En el monasterio, la rutina diaria era una serie de repeticiones: oraciones, trabajo, meditación. Todo se hacía una y otra vez, hasta que uno alcanzaba la perfección espiritual (o eso nos decían). En la ciencia, también tenemos tareas repetitivas, y la automatización es nuestra manera de liberarnos para concentrarnos en lo que realmente importa.
Herramientas como duqtools permiten a los científicos enfocarse en el "qué" y no en el "cómo". Es decir, les permite realizar simulaciones masivas sin tener que preocuparse por los tediosos pasos manuales que, además de consumir tiempo, introducen errores.
Aunque hoy me encuentro en un aula, ayudando a jóvenes a entender el mundo a su manera, no puedo dejar de ver paralelismos entre mi vida como fraile, filósofo y físico. En cada una de estas disciplinas, lidiamos con la incertidumbre, ya sea sobre la existencia de Dios, la naturaleza de la realidad, o la predictibilidad de un reactor de fusión.
Lo que duqtools nos recuerda es que, aunque nunca podemos eliminar por completo la incertidumbre, podemos reducirla, cuantificarla y, en última instancia, aprender a convivir con ella. Después de todo, en palabras del físico Richard Feynman: "La ciencia es la creencia en la ignorancia de los expertos". Y tal vez, lo que nos lleva hacia adelante no es la certeza, sino la curiosidad infinita ante lo que aún no sabemos.
Referencias
1. Feynman, Richard P. The Pleasure of Finding Things Out. Cambridge: Perseus Books, 1999.
2. Philosophical commentary on uncertainty from the works of Karl Popper, The Logic of Scientific Discovery.
3. duqtools: A Python Workflow Tool for Fusion Energy Simulation arXiv:2409.13529.
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