Fotografía 4: José Echegaray
Fotografía 4: José Echegaray
Los ingenieros siempre son críticos con los datos estadísticos y se preguntan sistemáticamente si las indicaciones de estos datos son inherentes al método de recopilación.
Hardy Cross (1889-1662)
3. DIGITALIZACIÓN, BIG-DATA E INDUSTRIA 4.0
Resulta un tanto sorprendente que el conocimiento intuitivo al que, según vimos, tanto se recurre para seleccionar secciones de firme, soluciones de rehabilitación, procedimientos constructivos o en la clasificación ambiental de alternativas, hoy tienda a ser despreciado, por el contrario, en los ámbitos donde ha sido ejercido con más éxito por los ingenieros y por sus colaboradores más expertos. Me refiero, por ejemplo, a la organización, dirección y control de las obras, la configuración de los equipos de maquinaria y transporte, o la gestión de las centrales de fabricación, procesos a cuya digitalización nos estamos abocando actualmente.
Uno de los principales objetivos de esta digitalización consiste en reunir tanta información como sea posible a base de llenar las obras, los equipos de maquinaria y las centrales de fabricación, de cámaras, termómetros y todo tipo de transductores. Es una información que, procesada instantáneamente mediante el software oportuno (incluyendo, en ocasiones, el uso redes neuronales artificiales o machine learning y, siempre, potentes programas para tratar estadísticamente los datos recolectados) debe permitir automatizar cuantas decisiones sean susceptibles de automatización. Así podrán confiarse a la inteligencia artificial operaciones y decisiones que, hasta hoy, han estado en manos de ingenieros, técnicos especialistas, jefes de planta o encargados.
Sin embargo, renunciar a las intuiciones que solucionan problemas complejos mediante estrategias sencillas, según Gigenzer, o a la capacidad de síntesis obtenida después de haber alcanzado el einfühlung (fusión entre visión y sentimiento) de Eduardo Torroja, también puede causar problemas inesperados. El célebre cuarteto de Anscombe, presentado en la figura 5, sirve para mostrar el tipo de dificultades a las que me refiero. Es una representación gráfica de cuatro familias de datos, todas con las mismas propiedades estadísticas (medias y varianzas de los valores de x y de y, coeficiente de correlación y recta de regresión) que, sin embargo, deben interpretarse de muy distinta manera (Anscombe, 1973).
Figura 5: el cuarteto de Anscombe
Más recientemente, Mateika y Fitzmaurice (2019), empleando un método desarrollado por ellos mismos, han obtenido los doce del datasaurus. Se trata ahora de doce grupos de 142 datos, que comparten las propiedades estadísticas que se muestran en la tabla 1 y que han sido representados gráficamente en la figura 6. Es otra demostración de la importancia de mirar antes de analizar, porque son familias de datos generadas respetando las propiedades estadísticas de una representación original de naturaleza muy diferente: el datasaurus de Cairo (2006) mostrado en la figura 7.
Tabla 1: propiedades estadísticas de los doce del Datasaurus
Figura 6: los doce del datasaurus (Mateika y Fitzmaurice, 2017)
Figura 7: Datasaurus (Cairo, 2006)
Diría que, similarmente a como puede reconocerse un datasaurus usando una representación gráfica adecuada y sin necesidad de analizar las propiedades estadísticas de los puntos que lo componen, un técnico experimentado deduce que una obra está bien organizada o una central de fabricación correctamente gestionada sin precisar muchos cálculos, ni tener que acumular cientos de datos. Una visión holística (con perdón), junto al tipo de conocimiento que podríamos llamar instintivo, suele bastarle para alcanzar de inmediato conclusiones atinadas y sin pasar por alto aspecto relevante alguno, aunque luego utilice datos y cálculos para afinar la precisión de sus intuiciones.
Cualquier digitalización de procedimientos constructivos o centrales de fabricación debería emprenderse sin despreciar este importantísimo saber prescindir de lo accesorio para prevenir que la gestión de las obras y sus instalaciones auxiliares acabe siendo una tarea más propia de matemáticos que de ingenieros (o ni siquiera de matemáticos, una vez implantados los procedimientos de recolección de datos y los algoritmos de interpretación oportunos). Así podrían evitarse riesgos equivalentes a los de ver sólo una familia de datos, suficientemente descrita por sus medias, varianzas, recta de regresión y coeficiente de correlación, cuando lo que realmente se tiene delante es un tiranosaurio.
Algunas situaciones que ya han empezado a darse hacen pensar que, efectivamente, esos riesgos existen: hoy pueden encontrarse, por ejemplo, amplios estudios dedicados a realizar ensayos, analizar resultados y tratar multitud de datos para buscar correlaciones entre propiedades que no están relacionadas. Y, como escribió José Echegaray cuando trató del movimiento continuo en uno de los primeros números de la Revista de Obras Públicas: ...aún sería el mal menor, si su tarea quedara reducida a buscar, mas desgraciadamente, muchos creen haber hallado (Echegaray, 1853). En otros trabajos se sostiene una tesis a la vez que se demuestra su contraria, según puede deducirse comparando los resultados de sus cálculos con los análisis de los datos. Y también se dan casos en que los datos son interpretados mediante modelos absolutamente incorrectos, como los basados en las relaciones entre temperatura de fabricación y demanda energética expresadas con el gráfico izquierdo de la figura 8.
Los ingenieros no sólo poseen una formación científica integral junto a un punto de vista eminentemente práctico y el espíritu crítico destacado por el ínclito Hardy Cross (Cross, 1952); también son muy respetuosos con las leyes de la termodinámica. Estas cualidades constituyen una garantía de que no van a empeñarse en estudiar la repetibilidad o la reproducibilidad de ensayos no representativos, ni dedicarán esfuerzos a construir móviles perpetuos, ni olvidarán sumar todas las contribuciones significativas cuando calculen variaciones de entalpía en una central de fabricación de mezclas bituminosas en caliente.
Figura 8: dos representaciones de la relación entre temperatura de fabricación e impactos ambientales de las mezclas bituminosas (a la izquierda, la más divulgada y, obviamente, incorrecta, pues confunde temperaturas de evaporación con punto de ebullición).
4. A MODO DE CONCLUSIÓN
Termino estas líneas cada vez más convencido de que tanto las reacciones instintivas de Gigerenzen, basadas en simples reglas generales que sacan provecho de facultades cerebrales evolucionadas como las intuiciones experimentadas fruto de un poso íntimo de estudios y experiencias de Torroja tienen mucho más valor del que les supuse inicialmente, incluso en aquellos campos que me parecían más inabordables a la inteligencia del inconsciente. He sugerido antes que en algunas ocasiones debe evitarse recurrir a intuiciones (en el dimensionamiento de firmes y para seleccionar las alternativas ambientalmente más correctas, por ejemplo) sin considerar que su eventual inaplicabilidad es, muy probablemente, debida a la falta de suficiente poso íntimo. Es como la anti-intuitiva solución al problema de Monty Hall que, sin embargo, no contradice la intuición de quienes han interiorizado suficientemente el cálculo de probabilidades porque ellos, sin necesidad de cálculos, saben que el concursante debe dejarse de corazonadas y cambiar siempre su primera elección para aumentar las probabilidades de llevarse el coche.
Y, por eso mismo, cuando ya puede manejarse una central de fabricación de mezclas bituminosas incluso a distancia, obteniéndose más información de la que nunca antes ha podido reunirse in situ, y aun contando con un especialista en big-data y con las colecciones de datos obtenidas de sensores desplegados en todos los elementos de la central, creo que siempre convendrá contar con el control llevado a pie de planta por un técnico experto, haciendo uso de sus cinco sentidos y de su conocimiento instintivo.
Aunque también creo que, en muchos casos, necesitaremos más números y mejores modelos, para efectuar una correcta selección de alternativas. Al menos, mientras no sintamos como algo propio, natural y congénito los fenómenos de tensión y deformación en un macizo multicapa, los diagramas de flujo de los procesos involucrados con sus entradas y salidas, los inventarios de ciclo de vida y los efectos de las alternativas consideradas en las diversas categorías de impacto ambiental.
Figura 9: después de que Monty Hall haya abierto una puerta que ocultaba una cabra, el concursante siempre debe cambiar su primera elección, si quiere elevar de 1/3 a 2/3 su probabilidad de ganar el coche.
REFERENCIAS
Anscombe, F. J. (1973). Graphs in Statistical Analysis. The American Statistician, Vol. 27, No. 1, February. 1973, pp. 17-21.
Cairo, A. (2016). Download the Datasaurus: Never trust summary statistics alone; always visualize your data. http://www.thefunctionalart.com/2016/08/download-datasaurus-never-trust-summary.html
Cross, H. (1952): Engineers and ivory towers. Edited by Robert C. Goodpasture.
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