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sábado, 25 de febrero de 2017

La ciencia de la energía debe ser de datos abiertos

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La transición mundial hacia un futuro energético limpio y sostenible está en marcha. Las nuevas cifras de Europa este mes muestran que el continente está en camino de alcanzar su meta una participación de un 20% en las energías renovables para 2020, y la capacidad renovable en China y Estados Unidos también está aumentando. Sin embargo, siguen existiendo muchas incertidumbres técnicas, políticas y económicas, entre otras cosas, en los datos y modelos utilizados para fundamentar esas políticas. Estas incertidumbres requieren una discusión abierta, pero las estrategias energéticas en todo el mundo se basan en investigaciones no abiertas al escrutinio.
Los investigadores que buscan, por ejemplo, estudiar el modelo económico y energético utilizado por el gobierno de los Estados Unidos (llamado NEMS) reciben una advertencia prohibitiva. En su sitio web, la Energy Information Administration, está desarrollando un modelo, que declara: "La mayoría de las personas que han solicitado NEMS en el pasado han descubierto que su uso era demasiado difícil o rígido".

Al menos, NEMS (National Energy Modeling System) está disponible públicamente. No ocurre lo mismo con la mayoría de supuestos, sistemas, modelos y datos utilizados para establecer la política energética. Las simulaciones de caja negra no pueden ser verificadas, discutidas o desafiadas. Esto es malo para la ciencia, malo para el público y extiende la desconfianza. La investigación energética necesita ponerse al día con el software abierto [open-software] y movimientos de datos abiertos [open-data]. Los investigadores de la energía, debemos hacer que nuestros programas y datos de ordenador sean libremente accesibles, y las publicaciones académicas nos evitan incluso que lo hagamos.

Los modelos de nuestra comunidad son relevantes para la política, porque exploran escenarios alternativos o buscan entender las limitaciones técnicas en el despliegue de nuevas tecnologías energéticas. Es un modelo para la comprensión (por ejemplo, un académico que explora una serie de escenarios cualitativamente diferentes para el suministro de energía limpia) y para estimaciones (como el de una agencia gubernamental que decide el nivel de remuneración de un sistema de apoyo tecnológico).

La confianza en esta investigación es importante porque contribuye a que en las políticas de energía se reduzca el clima producido entre ganadores y perdedores a lo largo de la economía global, que pueden pueden llegar a ser disputadas. Estas políticas se encuentran entre las fuerzas motrices que han conducido al actual surgimiento del desarrollo de la energía eólica y solar.

La lista de razones por las que los modelos y datos energéticos no están disponibles de forma abierta es larga: confidencialidad comercial, preocupaciones sobre la seguridad de la infraestructura crítica, el deseo de evitar la exposición y el escrutinio, la preocupación de que los datos sean mal representados o sacados de contexto, y la carencia de tiempo y recursos.

Este secreto es problemático, porque es bien sabido que los sistemas cerrados ocultan y perpetúan errores. El ejemplo clásico de esto es el error en una hoja de cálculo descubierto en el influyente artículo de Reinhart-Rogoff, utilizado para apoyar las políticas económicas de austeridad nacional. La Hoja de Ruta de la Energía de la Comisión Europea para 2050 se basó en un modelo que no podía ser visto por personas ajenas, dejándolo abierto a las críticas. Los supuestos que permanecen ocultos, así como los costos de las tecnologías, pueden determinar en gran medida lo que sale de tales modelos. En el Reino Unido, los supuestos de costos opacos y excesivamente optimistas para la energía eólica entraron dentro de los modelos utilizados para la formulación de políticas, y eso bien pudo haber retrasado la descarbonización del país.


Esta cultura cerrada es ajena a los investigadores más jóvenes, que han crecido con herramientas colaborativas en línea y comparten código y datos en plataformas como GitHub. Sin embargo, el amor de la academia por las métricas y la presión para publicar establecen incentivos equivocados: cada hora dedicada a limpiar un conjunto de datos para su publicación o escribir código abierto no es tiempo dedicado a un trabajo de revisión por pares.

No obstante, algunos proyectos dirigidos por académicos están empujando hacia una mayor apertura. El proyecto Enipedia está construyendo una base de datos abierta mundial sobre plantas de energía, con datos como sus ubicaciones y emisiones. El proyecto Open Power System Data reúne datos como el consumo de electricidad de las agencias gubernamentales y los operadores de redes de transmisión, e impulsa la claridad sobre las licencias bajo las cuales estos datos están disponibles. La Iniciativa de Modelización de Energía Abierta está surgiendo como una plataforma para coordinar y fortalecer tales esfuerzos.

La regulación también puede ayudar. La Unión Europea ha encomendado el acceso abierto a los datos del mercado de la electricidad, lo que ha dado lugar a la creación de la Plataforma de Transparencia ENTSO-E, y hay buenos argumentos para la creación de agencias nacionales de datos energéticos que coordinen la recogida y archivo de un rango importante de datos.

La inmensa mayoría de las investigaciones publicadas aún no han sido tocadas por estas iniciativas incipientes. Sólo un journal de energía, Energy Economics, requiere actualmente datos y modelos junto con las entregas. Otras revistas debieran seguir su ejemplo.

El intercambio abierto de código y datos también es importante porque permite una colaboración más significativa entre los académicos. Compartir una secuencia de ADN en un formato establecido es, por supuesto, más fácil que compartir las suposiciones no estructuradas que haya detrás de un estudio técnico-económico, para el cual todavía no existe un formato estándar. Por lo tanto, la comunidad energética debe decidir sobre las normas para compartir código, datos y suposiciones.

Un cambio en las políticas de las revistas (journals) ayudaría a poner en marcha estas discusiones. En la investigación centrada en las políticas, donde no existe una "verdad", no se puede evaluar si un escenario modelado es "correcto", por lo que el criterio importante no es la verdad, sino la confianza. La llegada de un mundo post-verdad demuestra que la confianza en los expertos es más baja que nunca, y seguramente esto es en parte culpa de los expertos.

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Traducido por Pedro Donaire
Ref. Nature.com, por Stefan Pfenninger, 21 febr. 2017
“Energy scientists must show their workings”
Publicación: Nature 542, 393 (23 February 2017) doi:10.1038/542393a
Autor: Stefan Pfenninger is a postdoctoral researcher in the Department of Environmental Systems Science, ETH Zurich, Switzerland.

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