Marenostrum. Centro Nacional de Supercomputaci\u00f3n <\/SPAN>en Barcelona. Uno superordenadores m\u00e1s potentes del mundo<\/FONT><\/A><\/SPAN><\/SPAN> Obviamente, muchos de vosotros pensar\u00e9is que el problema no reside en los propios instrumentos<\/SPAN><\/B> computacionales (ya sean de hardware o software), sino al uso que los investigadores hacen de ellos. Cierto. Pero tambi\u00e9n lo es que<\/SPAN><\/B> tales tecnolog\u00edas no llueven del cielo por intermediaci\u00f3n divina. Somos los seres humanos los que las desarrollamos<\/SPAN><\/B>. Nuestros avances cient\u00edficos y tecnol\u00f3gicos jam\u00e1s son neutros, y menos aun hoy en d\u00eda, en donde<\/SPAN><\/B> la I<\/SPAN><\/B> (investigaci\u00f3n) se encuentra estrechamente subordinada a la D<\/SPAN><\/B> (desarrollo) y la i<\/SPAN><\/B> (innovaci\u00f3n). Dicho de otro modo, quien financia paga, por lo que<\/SPAN><\/B> los intereses gubernamentales (pol\u00edticos, econ\u00f3micos, sociales y geoestrat\u00e9gicos) y los empresariales, dictan que debe investigarse y que no. La Paradoja Tecnol\u00f3gica de Burrough Escribimos un post, hace mucho tiempo, en el que abordamos un tema derivado del mal uso de la tecnolog\u00eda<\/SPAN><\/B>. Se trata de la Paradoja Tecnol\u00f3gica de Burrough<\/FONT><\/A>. En aquel comentario, sustentado en el art\u00edculo de uno de los edaf\u00f3logos m\u00e1s innovadores de finales del siglo XX, denunci\u00e1bamos como muchos cient\u00edficos tan solo usaban las tecnolog\u00edas con vistas a acelerar las tareas que con anterioridad deb\u00edan realizar manualmente<\/SPAN><\/B>. Aunque no despreciable, se me antoja un pobre bagaje. Pero si solo fuera \u00e9ste el problema (\u2026\u2026)<\/SPAN><\/B> Fuente: Supoercomputaci\u00f3n distributiva<\/FONT><\/A> Confundiendo Realidad y Ficci\u00f3n Resulta preocupante que con los modelos de simulaci\u00f3n num\u00e9rica<\/SPAN><\/B> que permiten los potentes ordenadores personales, comencemos a confundir realidad y ficci\u00f3n<\/SPAN><\/B>. Un modelo (de simulaci\u00f3n o no) tan solo formula una hip\u00f3tesis que siempre son el resultado de una simplificaci\u00f3n de la realidad. <\/SPAN>Pero esta \u00faltima suele ser muy compleja y los escenarios que desprenden los modelos suelen venirse abajo tarde o temprano<\/SPAN><\/B>. De no ser as\u00ed no habr\u00eda progreso cient\u00edfico<\/SPAN><\/B>. Podr\u00edamos exponer m\u00faltiples ejemplos que ir\u00edan desde los econ\u00f3micos hasta los del cambio clim\u00e1tico. A la postre, los investigadores van descubriendo m\u00faltiples mecanismos que deb\u00edan haber sido considerados por los modelos de simulaci\u00f3n, pero no lo est\u00e1n. Ya comentamos que la elaboraci\u00f3n e implementaci\u00f3n de modelos cient\u00edficos<\/SPAN><\/B> (computacionales o no) es una pr\u00e1ctica m\u00e1s que necesaria con vistas a<\/SPAN><\/B> testar los conocimientos sobre un determinado proceso o estructura en un instante dado, por parte de la comunidad cient\u00edfica. Pero la investigaci\u00f3n progresa, por lo que tarde o temprano, se demuestra que aquellos constructos no dan cuanta acertadamente de la realidad debidamente. Entiendo que pueden llegar a ser heur\u00edsticamente muy positivos. Pero si tal aserci\u00f3n es acertada, tambi\u00e9n deber\u00eda comprenderse que confundir sus \u201coutputs\u201d con la realidad es una salvajada, m\u00e1s que una torpeza<\/SPAN><\/B>. Un conocido matem\u00e1tico aseveraba en un libro de divulgaci\u00f3n (que no alcanzo a recordar). \u201cEl problema no es que los cient\u00edficos experimentales elaboren modelos, sino que se crean sus resultados\u201d. Por estas razones, ya escribimos el post: El Dudoso Estatus de los Modelos de Simulaci\u00f3n Predictivos en la Filosof\u00eda de la Ciencia<\/FONT><\/A>\u201d. Obviamente, esta desiderata no concierne a los investigadores<\/SPAN><\/B> que atesoran sentido com\u00fan. Sin embargo me he visto obligado, en demasiadas ocasiones a discutir con otros que s\u00ed confunden datos los experimentales con los escenarios de una simulaci\u00f3n num\u00e9rica<\/SPAN><\/B>. <\/SPAN>Y lo peor es que a menudo resulta m\u00e1s f\u00e1cil publicar en revistas ISI los \u00faltimos que los primeros (molan m\u00e1s). Lamentable<\/SPAN><\/B>. Fuente: Supercomputaci\u00f3n distributiva<\/FONT><\/A> La Fuerza Bruta Sustituyendo a la Racionalidad Cient\u00edfica Cuando no dispon\u00edamos de tales sofisticados instrumentos, los cient\u00edficos se las ingeniaban con vistas a resolver problemas cient\u00edficos francamente arduos y dif\u00edciles<\/SPAN><\/B>. Con tal prop\u00f3sito talento, genialidad, intuici\u00f3n y otros atributos eran fundamentales<\/SPAN><\/B>. M\u00e1s aun, tanto el proceso de desarrolla como los resultados obtenidos, eran mucho m\u00e1s f\u00e1ciles de corroborar o refutar, ya que sol\u00edan estar escritos en unas pocas p\u00e1ginas<\/SPAN><\/B>. En ciertos casos pod\u00eda hablarse de obras de arte. Del mismo modo comentamos en otro post previo (Pensamiento Cualitativo y Pensamiento Cuantitativo en la Pr\u00e1ctica Cient\u00edfica<\/FONT><\/A>) como el ideal matem\u00e1tico de belleza es<\/SPAN><\/B> (o era) la simplicidad<\/SPAN><\/B>. Pues bien, ahora, \u201ccomo no tenemos que trabajar nosotros\u201d delegamos los problemas a los ordenadores de tal modo, que el ingenio es reemplazado por la fuerza bruta<\/SPAN><\/B>. Ya no es necesario el talento, ni el ingenio, basta con formular un <\/SPAN>problema, aunque sea de manera pedestre<\/SPAN><\/B>, que ya dar\u00e1 cuenta la m\u00e1quina de \u00e9l. \u00a1Ciao, ciao, belleza!<\/SPAN><\/B>. Insisto en que no niego la necesidad de tales aparatos (ser\u00eda un est\u00fapido), sino a ciertas consecuencias colaterales que considero perniciosas. Los datos experimentales y de campo<\/SPAN><\/B> (costosos, tediosos pero imprescindibles) comienzan a descuidarse con la falsa esperaza de que con unos pocos y un modelo de simulaci\u00f3n solucionemos el problema<\/SPAN><\/B>. Generalmente los resultados obtenidos<\/SPAN><\/B>, muy coloreados y fascinantes, son paup\u00e9rrimos con harta frecuencia<\/SPAN><\/B>. O el cacharro es alimentado con una base de datos voluminosa y apropiada, o el ordenador no ofrecer\u00e1 un producto decente que de cuenta de la realidad con acierto. Perm\u00edtanme que os exprese parte de mis preocupaciones en forma de met\u00e1fora. Si ustedes tienen hijos en edad escolar, \u00bfQu\u00e9 creen que les conviene m\u00e1s en su aprendizaje?: Ense\u00f1arles a utilizar una calculadora o que realicen el esfuerzo de aprender las reglas elementales de las matem\u00e1ticas?<\/SPAN><\/B> No albergan duda, \u00bfverdad? Pues lo mismo nos ocurre a los investigadores: delegar todo en un instrumento es tornarse ignorante, mientras que hacer uso adecuado del mismo un paso adelante. <\/SPAN> No Todos son Redes, Ni Mucho Menos <\/SPAN> <\/SPAN>Cuando aborde en la Categor\u00eda sobre Taxonom\u00edas y Clasificaciones<\/FONT><\/A>, el an\u00e1lisis matem\u00e1tico de su estructura topol\u00f3gica de tales constructos, fueron varios los cibernautas que me comentaron que con las ontolog\u00edas y un peque\u00f1o instrumento inform\u00e1tico de campo, no era necesario aprenderlas, ni conocer su estructura<\/SPAN><\/B>. Mi amiga Yolanda, que trabaja en estos temas para organismos oficiales que hacen uso de grandes ordenadores y software supersofisticados, me comentaba el otro d\u00eda su desesperaci\u00f3n para hacer entender a los usuarios que para ciertos asuntos era mejor una estructura jer\u00e1rquica que en Red. Sin embargo comienza a creerse que los dise\u00f1os en red son la quinta esencia capaz de solucionar todos los problemas. \u00a1Falso!<\/SPAN><\/B>. Hasta las redes del ciberespacio desarrollan en su seno estructuras jer\u00e1rquicas. Ya demostramos en nuestra categor\u00eda sobre Redes Complejas, Sociales y Ecol\u00f3gicas<\/FONT><\/A>, las limitaciones de las redes, tal y como suelen ser entendidas por el p\u00fablico y muchos expertos. De hecho, una jerarqu\u00eda es un tipo concreto de red ampliamente usado en la naturaleza para optimizar el flujo de energ\u00eda, materia e informaci\u00f3n en muchas ocasiones<\/SPAN><\/B>. Del mismo modo, una taxonom\u00eda no es un mero instrumento para organizar la informaci\u00f3n, sino un lenguaje de comunicaci\u00f3n vital y universal para los expertos que trabajan en un tema. Y como lenguaje debe ser entendida y aprendida por todos los interesados<\/SPAN><\/B>. Por tanto, elaborar taxonom\u00edas sencillas y \u00f3ptimas sobrepasa <\/SPAN>las expectativas de todos los superordenadores actuales. Habr\u00e1 que recordar que hoy por hoy el cerebro es la supermaquinaria computacional por antonomasia<\/SPAN><\/B>. Puedo entender<\/SPAN><\/B> (aunque me preocupa) que<\/SPAN><\/B> en la era del ciberespacio y la supercomputaci\u00f3n, los j\u00f3venes que han crecido tras un PC consideren que es m\u00e1s f\u00e1cil y eficiente desarrollar ontolog\u00edas en base a la inform\u00e1tica que entender y aprender un constructo taxon\u00f3mico. Sin embargo<\/SPAN><\/B>, sin un PC (aver\u00eda) e Internet (posible colapso que puede acecharnos en cualquier momento), todo se va al carajo. El conocimiento adquirido y asimmilado por nuestro cerebro humano resulta vital tanto en ciencia como para nuestra supervivencia<\/SPAN><\/B>. Relegarlo a un segundo plano es correr graves riesgos innecesarios, a la par que un grav\u00edsimo error. Y dicho esto: \u00bfPor qu\u00e9 no?. \u00a1Viva la supercomputaci\u00f3n!, pero usadas con prudencia y sentido com\u00fan<\/SPAN><\/B>. Juan Jos\u00e9 Ib\u00e1\u00f1ez <\/SPAN> <\/SPAN> Sumario de los post editados en \u201cCurso B\u00e1sico sobre Filosof\u00eda y Sociolog\u00eda de la Ciencia hasta este post (pinchar en los n\u00fameros para desplegar los post)<\/SPAN><\/STRONG> <\/SPAN>![](\"\/blogs\/universo\/wp-content\/blogs.dir\/42\/files\/159\/o_marenostrum.jpg\")
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