El simulador

Por Colaborador Invitado, el 2 diciembre, 2015. Categoría(s): Divulgación
DatabeersBCN el pasado 19 de noviembre de 2015
DatabeersBCN el pasado 19 de noviembre de 2015

Si estás leyendo esto, probablemente estés conectado a la red con tu móvil, tablet o PC. Y más probable es que no sea la primera vez que te conectas, lo que hace también probable que sepas de Grumpy Cat, de Confused Travolta, o de si el vestido era blanco y dorado o azul y negro. Y bastante probable es a su vez que supieras de ellos a través del retweet de un amigo, un compañero del trabajo, o en algún blog que sueles visitar.

¿Qué hace que algo se convierta en viral? ¿Cómo ha llegado hasta ti?

“¿Cómo he llegado hasta aquí?” Se pregunta el pobre Travolta. La respuesta es fácil: ¡viralidad!
“¿Cómo he llegado hasta aquí?” Se pregunta el pobre Travolta. La respuesta es fácil: ¡viralidad!

Tranqui, no estoy tratando de demostrar lo poco productivo que eres en el trabajo, mi punto es otro: ¿es pura aleatoriedad, o acaso podemos predecir cómo fluye un mensaje u opinión en una comunidad?

Puede parecer una duda inofensiva, sólo interesante si en vez de ir cada mañana a trabajar productivamente tienes planeado volverte un youtuber famoso gracias a tu gato (lo siento, ya sabemos lo productivo que eres en la oficina). Sin embargo, la pregunta no es tan inocente como parece. También la Primavera Árabe fue viral, o las concentraciones en Sol y Plaza CatalunyaOccupy o Euromaidan. El primer caso sólo te lleva hacer un click y perder tres minutos, pero para el segundo es necesario un profundo esfuerzo personal, mental, y casi espiritual. El primero no modifica a la propia red en el que tiene lugar, pero el segundo puede transformar por completo el mismo sistema que le dio origen y le permitió expandirse.

Los movimientos populares de los últimos años (como el de Egipto) también es un proceso viral, aunque algo más saquero.
Los movimientos populares de los últimos años (como el de Egipto) también es un proceso viral, aunque algo más saquero.

Conociendo los sucesos que vinieron después en cada caso, y si se tratara de un capítulo de Fringe, uno podría pensar que todo forma parte de un plan. ¿Pero acaso se puede crear una ciencia sobre algo así como la dinámica de la sociedad? ¿Cuantitativa y con poder predictivo, que puedas usar para correr simulaciones en un ordenador y planear experimentos nuevos como hace la NASA para mandar sondas?

No tengo ni idea de si fue planeado a ese nivel, aunque apuesto que no. Pero que esa ciencia es algo que puede hacerse, y que dentro de unos pocos años se podrá hacer sistemáticamente, de eso sí que estoy seguro. ¿Por qué? Porque ya lo estamos haciendo.

Hoy tenemos acceso a más datos que nunca y medios para poder probar cualquier hipótesis que se nos ocurra, hasta formar una teoría sólida y consistente sobre conectividad y movilidad humana. Una teoría como las entendemos en física, con postulados, primeros principios, y falsable. Donde hacer predicciones y conocer nuevos fenómenos y efectos.

Isaac Asimov predijo en la saga Fundación una ciencia así para cuando la humanidad estuviera extendida por toda la galaxia, dentro de muchos siglos… aunque también predijo las leyes de la robótica para proteger a los humanos, y sin embargo los primeros drones fueron militares y están usándose hoy para matar humanos. A favor del profesor Asimov diré que, en mi opinión, su error tenía sentido: en física estábamos acostumbrados a que las predicciones de la termodinámica o las de la física estadística sólo tenían sentido cuando tienes un número de partículas ridículamente tan grande como el número de Avogadro. Tal cantidad de humanos sólo sería posible si nos extendiéramos por toda la Galaxia, así que Asimov no tuvo otra opción que asumir que una ciencia así sólo podría tener sentido a esa escala. Sin embargo, hace unas décadas nos atrevimos a construir simuladores de sistemas termodinámicos aunque los ordenadores de la época sólo nos diera para unos cientos o miles de partículas, y colateralmente aprendimos que aún puedes hacer predicciones en sistemas aparentemente tan pequeños. De unos miles o millones. Como habitantes tiene un país medio, por ejemplo.

Superada esta aparente limitación, sólo tocaba plantear qué elementos podemos necesitar para construir una teoría como ésta. ¿Cómo aplicar primeros principios como el de la máxima entropía a un sistema compuesto por humanos? ¿Cómo entender las interacciones sociales de forma cuantitativa? ¿Cómo simular humanos tomando decisiones que afectan a su dinámica diaria? Los que estábamos dedicándonos a esto en ese momento entendimos que necesitábamos dominar sobre demografía, redes complejas, y toma de decisiones.

La estrategia fue sencilla, sólo necesitábamos imitar la receta propuesta por los físicos de hace cien y más años: 1) construyamos una teoría para lo macroscópico, una termodinámica usando parámetros globales como temperatura, presión, o potencial químico, que no son propiedades de los átomos si no del todo; 2) construyamos una teoría para lo microscópico, cómo un individuo toma decisiones por sí mismo, de forma aislada; 3) pon varios individuos juntos tomando decisiones y une los dos extremos, lo micro y lo macro, en una teoría global coherente. Fácil, ¿verdad?

Bueno, no tanto. Hubo que superar muchos retos y aún nos quedan otros más grandes. ¡El camino es largo y excitante! Aunque es más parecido a cruzar el K2 en chanclas que a un paseo por la playa de La Concha. De todos modos, avanzamos. Ya son muchas las cosas que podemos explicar, simular y predecir. Suficiente para ir construyendo algo en cada paso. Cuando digo que aún quedan muchos retos me refiero a que todavía no podemos hacer una simulación de qué hubiera ocurrido si los nazis hubieran conseguido la bomba atómica y lanzarla en Washington ganando la guerra. ¿Estarían los Estados Unidos separados en el este bajo control nazi y el oeste bajo control japonés confirmando The man in the High Castle? Ni idea, pero sí podemos predecir hoy cosas más humildes como la evolución de la población de las ciudades de una región, optimizar su red de transportes, qué lugares son los más óptimos para comenzar una campaña viral, o dónde te conviene abrir tu próximo bar de tapas si tu público son jóvenes y jóvenas de clase media.

Un simulador de la sociedad que te permita calcular historias alternativas sería una herramienta de lo más entretenida, como qué hubiera sido de nosotros si los aliados hubieran perdido la guerra. Aún no estamos en ese punto pero ya podemos simular una red de transporte para tratar de optimizarla, por ejemplo.
Un simulador de la sociedad que te permita calcular historias alternativas sería una herramienta de lo más entretenida, como qué hubiera sido de nosotros si los aliados hubieran perdido la guerra. Aún no estamos en ese punto pero ya podemos simular una red de transporte para tratar de optimizarla, por ejemplo.

En demografía, la clave fue la ley Gibrat. Es el punto de partida para explicar las variaciones en la población de núcleos urbanos con una teoría inspirada en la física. Indagando un poco más en la dinámica de poblaciones, uno puede llegar a la conclusión de que, estadísticamente, un conjunto de ciudades y su población se comporta como un conjunto de caminantes en un paseo browniano geométrico. Y del movimiento browniano sabemos que éste obedece las leyes de la termodinámica. Efectivamente, si dejas sueltos a los caminantes, tras un tiempo su distribución es la que predice el principio de máxima entropía. Se utilizan sistemáticamente para simular líquidos y gases. La conexión es entonces clara: ¿significa ésto que un conjunto de ciudades y su población también obedece la máxima entropía?

Puede parecer un follón pero conocemos bien el movimiento Browniano, y lo usamos todos los días.
Puede parecer un follón pero conocemos bien el movimiento Browniano, y lo usamos todos los días.

Y ya lo dijo Homer Simpsom: “¡Lisa, en esta casa se obedecen las leyes de la termodinámica!”. Y así es. Imagina el siguiente problema: tienes un millón de personas y 100 núcleos urbanos. ¿Cómo va a estar distribuida la población? ¿Todas las ciudades con 10.000 habitantes? ¿Unas un poco más y otras un poco menos? Lo que observamos es que en realidad hay una o dos ciudades masivas, y muchos pueblecicos pequeños al rededor. Pero ¿cuántos y cómo? En realidad, si no hay otros factores o fuerzas en juego, la respuesta es única: la población se repartirá de acuerdo a la máxima entropía. Mola. Llámalo sociotermodinámica.

Gracias a la entropía, presente allá donde vayas, podemos hacer simulaciones de cómo se distribuye la población en cualquier lugar. Aquí, en Ohio por ejemplo, comparado con un Ohio “virtual”.
Gracias a la entropía, presente allá donde vayas, podemos hacer simulaciones de cómo se distribuye la población en cualquier lugar. Aquí, en Ohio por ejemplo, comparado con un Ohio “virtual”.

No sólo eso. Sabemos que las ciudades “interaccionan” entre sí, y poseen “memoria”. En lenguaje técnico, es un sistema no-markoviano. Markov era un ruso que solía olvidarse de su aniversario de bodas, así que un proceso no-markoviano es el que sí tiene memoria de qué pasó antes. Y así son las ciudades: su evolución hoy depende todavía de lo que pasó hace un par de décadas. Y también de lo que está pasando con sus vecinas. Esto convierte a las ciudades en una red interconectada donde lo que pasa en un punto te dice qué está pasando en todo el sistema. El movimiento ya no es individual si no colectivo.

Y aquí viene la magia: en lugar de describir el sistema como el movimiento individual de sus componentes, puedes describirlo a partir de movimientos colectivos, que implican a todo el sistema. ¿Suena complicado? En realidad me refiero a los modos ortonormales, los armónicos, los mismos que sirven para afinar tu guitarra como para definir las órbitas de los electrones en los átomos. Cada forma tiene sus propias resonancias, y las resonancias son poderosas: puedes componer música y construir hermosas sinfonías, también intervienen en la construcción de las barras de las galaxias; pero también rompen copastiran puentes, y hacen explotar las croquetas del día anterior en tu microondas. Pues eso mismo pero con la población y las ciudades.

Cómo se forman las galaxias (Prof. Combes)
Cómo se forman las galaxias (como estudia la Prof. Combes) es un proceso tan bello como la propia música, y los armónicos son clave. Pero hay que respetarlos, ¡también pueden ser peligrosos!
Cómo se forman las galaxias (como estudia la Prof. Combes) es un proceso tan bello como la propia música, y los armónicos son clave. Pero hay que respetarlos, ¡también pueden ser peligrosos!

Suelta la mente ahora: ¿qué se podría hacer con una tecnología capaz de generar resonancias en los armónicos de una población? Ni siquiera estoy seguro del todo de qué significa ésta pregunta, y sin embargo es lo que puede estar detrás de la viralidad de la que hablábamos al principio: ¿un mensaje se hace viral al resonar con la red social? ¿Con la forma en la que nos conectamos y comunicamos? ¿Nos está enseñando cuáles son los armónicos en nuestra galaxia social?

La dinámica de la población en, por tomar un ejemplo al azar, España, también puede describirse en una serie de armónicos colectivos (aquí los tres primeros para la demografía de los últimos cien años, to be published). Todos nosotros, de algún modo u otro, colaboramos en estos movimientos colectivos por el hecho de pertenecer a la red e interactuar en ella. En el fondo es muy bonito si piensas un poco en ello.
La dinámica de la población en, por tomar un ejemplo al azar, España, también puede describirse en una serie de armónicos colectivos (aquí los tres primeros para la demografía de los últimos cien años, to be published). Todos nosotros, de algún modo u otro, colaboramos en estos movimientos colectivos por el hecho de pertenecer a la red e interactuar en ella. En el fondo es muy bonito si piensas un poco en ello.

Pero para responder a todo esto necesitamos entender cómo son las redes que formamos, individuo por individuo, y cómo tomamos decisiones en esa red: ¿Hago el click y le mando a todos mis contactos un vine de un tío con una máscara de caballo cepillándose los dientes? ¿Me gusta más el nuevo OnePlus o el Galaxy? ¿Quiero unirme al Occupy y derrocar a las corporaciones? ¿Escogemos racionalmente o por puro azar, guiados por nuestras emociones?

Pidiendo disculpas al Profesor John Nash, parece ser que somos masivamente irracionales, de acuerdo a la definición de la teoría de juegos. Pero no es que seamos unos irresponsables, es por una cuestión de supervivencia: en la mayoría de casos carecemos de la información necesaria para tomar una decisión racional. Si fuéramos máquinas deterministas 100% racionales quedaríamos atrapados en un bucle infinito en cada decisión, por trivial que fuera, precisamente por carecer de un argumento claro y objetivo para decantarnos por una opción u otra. Tampoco hace falta ser máquinas, daños en la corteza prefrontal media o nacer psicópata tiene el mismo efecto: carencia de emociones, lo que lleva a la práctica a ser un inútil tomando decisiones (y resulta que una alta proporción de los brokers de Wall Street y ejecutivos de alto nivel son psicópatas, qué sorpresa, así nos va).

¿Cómo simular y predecir la toma de decisiones, aunque sean las equivocadas? Si somos mayormente irracionales y subjetivos, ¿cómo describirlo matemáticamente, un lenguaje marcadamente racional y objetivo?

Prepárate para el plot twist: física cuántica.

¿Física cuántica? Sí, cognición cuántica se llama, y el tema va muy en serio.
¿Física cuántica? Sí, cognición cuántica se llama, y el tema va muy en serio.

Antes de imaginar nada extraño: no estoy diciendo que el cerebro sea un ordenador cuántico, o que el alma reside en planos paralelos, ni nada que hayas visto antes en un capítulo de Fringe. Es en el sentido más pragmático que puedas imaginar. ¿Qué modelo matemático es mejor para describir y predecir la toma de decisiones en humanos: uno basado en probabilidad bayesiana, conmutativo y con variables ocultas si son necesarias; o una probabilidad a la cuántica, no conmutativa y con superposición de estados?

“Cincuenta años de investigación en el comportamiento de toma de decisiones han establecido que los humanos no seguimos siempre las reglas racionales de la teoría de probabilidad bayesiana. Recientemente, un grupo de físicos y psicólogos han formulado nuevas reglas de razonamiento humano bajo incertidumbre basado en una teoría de probabilidad cuántica.”

Prof. Zheng Wang et al.

Poca broma. Las evidencias son fuertes, te puedo nombrar tres:

1) El orden importa, porque la medida afecta al sistema. Por lo visto no respondemos lo mismo en una encuesta si nos cambian las preguntas de orden. Hay cosas que sí, por ejemplo si nos preguntan edad y altura. Son medidas compatibles y por tanto conmutativas. Pero imagina la siguiente situación: le preguntas a un amigo si es feliz con su vida, y te responda que sí, entre bien y genial; luego le preguntas cuando fue su última cita con una chica, y te responde que hace más de un año. Ahora al revés: le preguntas cuándo fue su última cita con una chica, te responde que hace más de un año; luego le respondes si es feliz con su vida, posiblemente ahora no te responda que le va tan genial. Esto fue un experimento real con estudiantes chinos, y es que hace años que los expertos en encuestas conocen este efecto.

Puedes decir que es obvio, y por supuesto que lo es, nuestra experiencia empírica del día a día lo confirma: una pregunta aparentemente inocente puede afectar al estado del preguntado. Y exactamente eso es lo que aprendimos hace un siglo con la mecánica cuántica, que las medidas afectan al estado del sistema. Fue una sorpresa, y se construyeron modelos clásicos con variables ocultas para tratar de describir estas correlaciones, pero fracasaron. Hubo que pedir prestada a los matemáticos una teoría de probabilidad basada en espacios vectoriales, estados, proyecciones, operadores e intrínsecamente no conmutativa. Y funcionó, de modo que ¿por qué no iba a funcionar también aquí?

En 1996, una encuesta Gallup preguntaba al público sobre la su opinión acerca de Bill Clinton y Al Gore. Conclusión: ¡el orden de las preguntas importa! Segunda conclusión: si quieres caer bien mejor que te introduzca alguien que caiga bien.
En 1996, una encuesta Gallup preguntaba al público sobre la su opinión acerca de Bill Clinton y Al Gore. Conclusión: ¡el orden de las preguntas importa! Segunda conclusión: si quieres caer bien mejor que te introduzca alguien que caiga bien.

2) Estamos acostumbrados a la ambigüedad, o dicho de otra forma, a la superposición de estados. Efectivamente, imagina que eres miembro de un jurado, al que le van presentando evidencias para determinar si el acusado es culpable o inocente. En tu mente no vas cambiando de 100% inocente a 100% culpable según te presentan las pruebas o indicios linealmente, si no que mantienes ambas opciones como probables y te vas decantando a una o a la otra según recibes más información. ¿Cómo puedes tener dos conceptos incompatibles al mismo tiempo? No sólo eso, ¿cómo podemos amar algo y odiarlo al mismo tiempo? Nuestras opiniones no están siempre escritas en piedra, y puedes variar según pasa el tiempo y tu propia experiencia.

Podemos decir que intuitivamente asignas una probabilidad a cada opción y es cuando alguien finalmente te pregunta que tu opinión colapsa en una opción o en la otra. Muy parecido a la mecánica cuántica: un átomo de plata en un experimento de Stern-Gerlach puede tener su spin up o down. Mientras no pongas un campo magnético no necesitará definirse por uno o por otro, y de hecho no lo hace. Sólo se decide por uno cuando no le das opción y le preguntas directamente en qué estado está al ponerle dentro el campo. Justo como al miembro del jurado cuando al final le toca decidirse por culpable o inocente y escoge casi aleatoriamente, por “irracional” que parezca.

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En lugar de seguir un proceso lineal decidiendo si es culpable (Guilty) o inocente (Innocent) según se completa la información (como en arriba), mantenemos ambas opciones superpuestas hasta el momento de tomar la decisión (como en abajo). Una descripción matemática basada en la superposición de estados como en la cuántica resulta mucho más eficiente y sencilla (es más mejor) que un modelo clásico Bayesiano de variables oculta. Conclusión: usa pantalones en los juicios.
En lugar de seguir un proceso lineal decidiendo si es culpable (Guilty) o inocente (Innocent) según se completa la información (como en la imagen de arriba), mantenemos ambas opciones superpuestas hasta el momento de tomar la decisión (como en la de abajo). Una descripción matemática basada en la superposición de estados como en la cuántica resulta mucho más eficiente y sencilla (es más mejor) que un modelo clásico Bayesiano de variables oculta. Conclusión: usa pantalones en los juicios.

3) El prisionero cuántico. Tal vez hayas oído del dilema del prisionero. Es el caso ejemplo de la teoría de juegos, y muchísimo se ha escrito sobre ello. La teoría de juegos es útil para tratar de encontrar la estrategia más favorable, comportarse de forma racional, y valorar objetivamente tus opciones. Sin embargo no funciona muy bien a la hora de predecir qué hace masivamente en realidad la gente. Básicamente porque no tenemos el tiempo ni la energía de ser racionales todo el rato, como comentábamos.

Unos investigadores de Hewlett-Packard realizaron el experimento empíricamente y analizaron la proporción de personas que optó por una estrategia colaborativa o no. En general, optamos por colaborar aunque en realidad esa no sea la respuesta más racional en los términos de teoría de juegos. Sin embargo, la versión cuántica del problema sí es capaz de reproducir los resultados que obtuvieron en HP. Remarcable. ¿Es la teoría de juegos clásica errónea? Por supuesto que no, es una teoría correcta y coherente y tiene muchas aplicaciones prácticas, pero posiblemente no sea tan buena en predecir en cualquier situación qué decisiones toma masivamente la gente normal en la vida real.

La versión cuántica del dilema del prisionero resuelve la aparente paradoja irracional de que la gente opta por colaborar más de lo que sería racional. Viene a ser como la versión clásica pero con gatitos de Schrödinger (por cierto la imagen original viene de la Enciclopedia Británica del 2010).
La versión cuántica del dilema del prisionero resuelve la aparente paradoja irracional de que la gente opta por colaborar más de lo que sería racional. Viene a ser como la versión clásica pero con gatitos de Schrödinger (por cierto la imagen original viene de la Enciclopedia Británica del 2010).

Y esta tendencia a colaborar cuando tenemos que tomar decisiones dentro de una red social es algo que también se conocía. ¿Has oído hablar de la inteligencia de las masas? Si le preguntas a muchas personas cuántos caramelos hay en la jarra, probablemente la mejor estimación no venga de la persona que más se acercó al número real, si no de la media aritmética o incluso la mediana de todas las respuestas. La historia típica es la del primo de Charles Darwin, Francis Galton, en un concurso local para adivinar el peso de una vaca (Galton no fue necesariamente un buen tío, de hecho también fue el padre de la eugenesia así que no hablaré mucho del tipo éste). Sin embargo, parece que no somos tan precisos en masa al fin y al cabo. Un equipo de Zurich se tomó en serio el concepto y encontró que si dejas a la gente hablar entre ellos, tienden a un consenso en cuanto al resultado. Aunque sea erróneo. Así somos.

Aquí puedes leer alguna cosita más sobre los caramelos y los botes.
Aquí puedes leer alguna cosita más sobre los caramelos y los botes.

De modo que al formar parte de la red, queremos estar en consenso con los que están a nuestro alrededor. Posiblemente por eso formemos grupos, clubs, partidos, equipos, aficiones… y tal vez por eso compartamos el video del gatito chocando los cinco), del perrito que dice ‘mama’ o de la que se tira por las escaleras en una caja. Nos gusta estar de acuerdo. Aunque no homogéneamente de acuerdo. Eso estaría en contra de la entropía, que busca llenar toda posibilidad, y tal como hemos visto, el sistema macroscópico es entrópico. De modo que formamos grupos y subgrupos, tal vez unos muy grandes y otros muy pequeños, y a veces estamos de acuerdo y otras veces no. Estás en mi grupo cuando hablamos de fútbol pero en el contrario si hablamos de política. O de Star Trek y Star Wars. Nos amamos y nos odiamos, pero es que somos ambiguos y aceptamos la superposición de estados. Todo en orden.

Que toda este caos e irracionalidad pueda expresarse en un lenguaje matemático es ciertamente sorprendente. Y que podamos predecir algo todavía más, pero lo estamos consiguiendo. Y es gracias al esfuerzo de muchas mentes pensantes, científicos e investigadores que en lugar de dedicarse a otra cosa más provechosa para ellos mismos —como usar su tiempo en jugar a la bolsa y hacer un dinero de verdad para sus hijos, por ejemplo— su curiosidad les puede. Su motivación real no es tanto predecir cuánta gente ha compartido en Facebook el selfie de las últimas vacaciones en una playa de Menorca, o cuántos retuitean un chiste malo de Star Wars, si no diseñar un futuro sostenible donde quepamos todos. Imagina disponer de un simulador donde probar de antemano la eficiencia de una política social, económica o ecológica en particular, o el efecto local de la construcción masiva de mil viviendas nuevas en el barrio antes de poner un ladrillo, o conocer cuál es la red óptima de transporte en la que por fin no necesitemos el coche para ir a trabajar y así dejar de contaminar.

Un arquitecto o un ingeniero prueba su diseño en el AutoCAD antes de construir el real ¿por qué un político o economista no puede hacer lo mismo y así saber si de verdad sus medidas pueden funcionar o no? Un SimCity con Sims pero ajustado a la vida real. ¿Crees que es un sueño muy ambicioso? Tal vez lo sea, pero al menos hoy ya podemos simular cómo una información u opinión se difunde en un área y escoger los mejores lugares para hablar con los potenciales votantes de cara a las elecciones. Paso a paso, el simulador será pronto una herramienta cotidiana.

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Imagina a el simulador: un software basado en principios físicos que simula la conectividad y movilidad humana, donde puedes simular todo lo que ocurre en un país. Ok, no estamos en ese punto, pero hoy ya se puede predecir dónde y cuándo te conviene estar para, por ejemplo, promocionar tu programa en una campaña electoral como la que tiene lugar en este mismo momento en España.
Imagina a el simulador: un software basado en principios físicos que simula la conectividad y movilidad humana, donde puedes simular todo lo que ocurre en un país. Ok, no estamos en ese punto, pero hoy ya se puede predecir dónde y cuándo te conviene estar para, por ejemplo, promocionar tu programa en una campaña electoral como la que tiene lugar en este mismo momento en España.

Ahora bien, en este mismo momento estás leyendo esto, y has llegado hasta el final del texto: ¿Habremos expuesto la información en un orden en particular para colocarte en un estado en particular? ¿Hemos simulado que esta información llegaría a ti? ¿El simulador ha predicho que compartirás el link con tus amigos?

Nah, es broma, sólo estamos pasando el rato…

En fin, hemos empezado el artículo con el Grumpy Cat, y hemos acabado con crear un simulador de la humanidad. Pero también unas finas líneas de colores en lámparas espectrales desencadenaron la física cuántica hace cien años, por ejemplo. Es lo que pasa cuando tiras del hilo. Nunca te olvides de tirar del hilo, de cuestionarte y preguntarte cualquier cosa, por trivial que parezca. ¡Tal vez descubras algo!

Este artículo nos lo envía Alberto Hernando de Castro, doctor en física por la Universidad de Barcelona, quien tras visitar Padova y pasar un tiempo en Toulouse y Lausanne haciendo líquidos cuánticos y sistemas complejos, compagina ahora la investigación con una start-up de Big Data en la EPFL allá en Suiza (SThAR).

Esta entrada habla sobre una de las charlas presentadas en el último databeersBCN el pasado 19 de noviembre de 2015 en la Antiga Fàbrica Estrella Damm. Fue un éxito de participación y se lo dedicamos a los más de 300 que acudieron y en particular a los que no pudieron dado el aforo limitado. ¡Os esperamos en la próxima! ¡O Málaga, o en Madrid, o Torino, o London!

 



Por Colaborador Invitado, publicado el 2 diciembre, 2015
Categoría(s): Divulgación