La investigación de la doctora María del Pilar Gómez Gil y del doctor Rigoberto Fonseca Delgado, en el Instituto Nacional de Astrofísica, Óptica y Electrónica (INAOE), busca estimar el comportamiento de las señales caóticas generadas al azar y sin un patrón definido o exacto.
Ambos científicos desarrollaron un sistema para mejorar la efectividad de los pronósticos a largo plazo de las señales caóticas. El sistema analiza los datos de las señales para identificar los mejores modelos predictivos.
El trabajo fue publicado en MathWorks, portal especializado en ciencias de la computación y matemáticas; el primer artículo de una institución latinoamericana en dicho sitio.
Estas señales en algunas ocasiones parecen generadas al azar y parece que no tienen ningún sentido, es decir, no siguen ningún patrón, otras veces parecen seguir patrones cíclicos, pero estos no son exactos. La investigadora comentó que realmente este tipo de señales tiene una estructura pero no se sabe cuál es, por lo que son difíciles de estimar con métodos tradicionales.
“Desde el punto de vista matemático, llamamos señal caótica aquella que es muy dependiente de las condiciones iniciales en que es generada y, por lo tanto, no es posible que sea predicha exactamente”, explicó la investigadora.
Los electrocardiogramas, por ejemplo, parece que siguen un patrón pero si los científicos analizan con detalle las señales que generan, perciben que son altamente no lineales.
Estimación, no predicción
Las señales caóticas no son posibles de predecir por su extrema sensibilidad y su característica de ser altamente no lineales. Sin embargo, hay un interés muy grande para encontrar sistemas automáticos que logren estimar su comportamiento.
“La estimación del comportamiento de las señales caóticas es útil en muchas ramas de la vida cotidiana, como en los mercados financieros o las predicciones de clima”, dijo en entrevista con la Agencia Informativa Conacyt.
Este tipo de investigaciones abre la puerta a que en un futuro se puedan desarrollar sistemas que puedan anticipar —por algunos segundos— problemas, como la caída súbita de la presión arterial de un paciente en terapia intensiva o la caída de los sistemas financieros.
La investigadora mexicana expresó que los sistemas de estimación en señales caóticas no tienen —casi— ningún límite de aplicabilidad, y dijo son muy útiles para las planeaciones a largo plazo en muchos sectores.
“Es importante aclarar que no podemos predecir un parámetro exacto de lo que sucederá en sistemas con señales caóticas, solo podemos aproximarnos para estimar su posible comportamiento”, señaló.
Las estimaciones son valiosas para la iniciativa privada y el gobierno, ya que se podrían conocer diferentes tipos de parámetros de forma cuantitativa y se podrían tomar las mejores decisiones.
La investigación desarrollada en el INAOE solo es un componente de muchos otros que se pueden utilizar para estimar, también se utilizan otras herramientas y factores.
¿Señales caóticas en cajeros automáticos?
El objetivo del estudio fue estimar el total de retiros diarios en los cajeros automáticos en varios puntos específicos solo con la información de los 700 días anteriores. Los datos consisten en la demanda diaria de varios cajeros automáticos, estos fueron registrados durante dos años en diferentes ubicaciones en Inglaterra.
Las señales caóticas en los cajeros automáticos representan la cantidad diaria de dinero que se retiró de un punto específico. Estimar y conocer estos datos para un banco representa una ventaja competitiva y ser más efectivos en sus procesos, en específico para distribuir de manera eficiente el efectivo disponible, explicó el doctor Rigoberto Fonseca Delgado.
“Los datos contienen varios patrones de series de tiempo, incluyendo múltiples estacionalidades superpuestas, tendencias locales, cortes estructurales, valores extremos, ceros y valores faltantes”.
El monto de efectivo requerido por un cajero es a menudo dirigido por una combinación de fuerzas causales, no observadas y desconocidas, como pueden ser eventualidades del contexto y ambiente.
“Lo más complicado fue desarrollar un método que pueda adaptarse a las particularidades de cada serie de tiempo para obtener la mejor predicción posible sin recurrir a un experto de cada dominio”, indicó.
Los resultados de la experimentación fueron los previstos, pues en la mayoría de los casos las estimaciones fueron más acertadas en comparación con otros modelos de predicción. Según dijo Rigoberto Fonseca, esto servirá como una base útil para tomar decisiones en muchas áreas.
Actualmente, el grupo de investigación está trabajando en algo más que la experimentación para que en un futuro logren tener un producto funcional mucho más completo.
El objetivo final que buscan es generar algoritmos más exactos que permitan estimar valores a largo plazo, dependiendo de la señal pueden ser días, meses o años.
Fuente: CONACYT.
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