Esplosione bomba atomica: simulazione di società artificiali aiuta a capire cosa potrebbe succedere

Purtroppo l'umanità non sembra in grado di imparare dai propri errori dato che in questi giorni si torna tristemente a parlare di disastro nucleare. Fortunatamente in chiave di simulazione in riferimento agli ultimi esperimenti del Politecnico della Virginia, che ha cercato di capire come sfruttare la capacità di calcolo dei computer moderni per studiare quali potrebbero essere le conseguenze sugli edifici ma anche, e soprattutto, la reazione della gente.

Tutto parte dal cosiddetto National Planning Scenario 1 (NPS1), uno storyboard di attacco nucleare creato negli anni '50. Per la sicurezza nazionale e i responsabili delle emergenze rappresentava un modo rapido per collaudare i piani di risposta alla crisi in un ambiente simulato all'interno di un quadro di riferimento.

Alle 11:15 di un lunedì mattina di maggio, un furgone di consegne dall'aspetto ordinario si trova all'incrocio di due popolate strade al centro di Washington, D.C., a pochi isolati dalla Casa Bianca. Dentro il mezzo, gli attentatori premono un pulsante. Immediatamente, la maggior parte dell'isolato si dissolve in una palla di fuoco grande i due terzi rispetto a quella della celebre esplosione di Hiroshima.

Alimentata da cinque chili di uranio altamente arricchito di cui i terroristi erano entrati in possesso due settimane prima, l'esplosione distrugge gli edifici per almeno un chilometro in ogni direzione e provoca la morte di centinaia di migliaia di persone, all'impatto o in seguito al crollo di un edificio. Un impulso elettromagnetico mette ko i cellulari in un raggio di 5 chilometri e la rete elettrica di gran parte della città va in tilt.

L'ordigno è da 10 chilotoni (kt), un po' più piccolo delle due bombe che hanno distrutto Hiroshima e Nagasaki, rispettivamente, di 15 e 25 chilotoni.

Il fungo atomico viene poi trascinato dal vento verso est, nei sobborghi del Maryland, aumentando il livello di radioattività nell'aria. Le persone si precipitano in strada, alcune delle quali cercano di andare più lontano possibile mentre altre cercano i familiari dispersi o un medico. Naturalmente è tutto frutto di finzione, ma questo piano è stato un punto di riferimento per la sicurezza nazionale per molto tempo.

Anche perché a sessant'anni dal suo concepimento viene ancora usato dagli addetti per valutare le conseguenze di un'eventuale catastrofe nucleare. Con la differenza che oggi si usano i computer per simulare il comportamento di società artificiali: si tratta di modelli di simulazione avanzati definiti "agent-based model".

In settori come economia, trasporti, sanità pubblica e pianificazione urbana, sempre più studiosi utilizzano modelli come questo per verificare come cambia il comportamento degli agenti

All'interno della simulazione si trovano 730 mila agenti che rappresentano la popolazione che effettivamente si trova nell'area. Ciascun agente si caratterizza per fattori quali l'età, il sesso e il tipo di lavoro e si basa su una subroutine di intelligenza artificiale che risponde realisticamente ad altri agenti e al disastro in evoluzione passando tra molteplici modalità di comportamento, ad esempio il panico e gli sforzi per trovare i membri della famiglia.

Il principale obiettivo con i modelli dinamici di questo tipo è di evitare le equazioni fisse come frequentemente capita in settori come l'economia e l'epidemiologia e di studiare la situazione "dal basso verso l'alto". La simulazione utilizzata dal Politecnico della Virginia, infatti, riesce a riprodurre la ricchezza della situazione e la spontaneità di certi comportamenti del mondo reale.

Questo tipo di dettaglio è esattamente ciò di cui hanno bisogno i responsabili delle emergenze, dice Christopher Barrett, l'informatico che dirige il Biocomplexity Institute del Politecnico della Virginia (Virginia Tech) a Blacksburg, il quale ha sviluppato il modello NPS1 per il governo. Il modello NPS1 può avvisare i manager, ad esempio, che un'interruzione di corrente al punto X potrebbe portare a un ingorgo di traffico a sorpresa al punto Y. La simulazione dà, poi, un'idea chiara delle conseguenze rispetto alle decisioni prese durante la crisi: come cambierebbe il comportamento delle persone con l'installazione di antenne che ripristinano il funzionamento dei cellulari?

"I modelli basati sugli agenti permettono di verificare il funzionamento di queste interazioni", sottolinea Barrett. Il rovescio della medaglia di queste simulazioni è l'elevata mole di calcoli che richiedono: il modello del Politecnico della Virginia infatti richiede un cluster con 500 microprocessori con l'elaborazione che impiega circa un giorno e mezzo. Si può optare per una serie di semplificazioni: per esempio ridurre gli elementi che influiscono sull'atteggiamento degli agenti o le dimensioni dell'area simulata, ma si tratta sempre di scenari complessi da calcolare.

Ma i computer continuano a diventare più grandi e potenti, così come i set di dati usati per popolare e calibrare i modelli. In altri settori come economia, trasporti, sanità pubblica e pianificazione urbana, sempre più studiosi utilizzano modelli come questo per verificare come cambia il comportamento degli agenti.

Le radici della simulazione basata su modelli risalgono agli anni '40 quando i pionieri dell'informatica come Alan Turing sperimentarono come parti di software interagivano fra di loro per simulare comportamenti complessi in ambito fisico o biologico. Ma l'evoluzione di questi sistemi ha ricevuto un'importante propulsione soprattutto negli anni '90. Sugarscape è stato un software molto utilizzato per quanto riguarda la simulazione dei fenomeni sociologici, mentre Transportation Analysis and Simulation System (Transims) ha rappresentato un'altra pietra miliare del settore, in questo caso per quanto riguarda il sistema dei trasporti. Analisi del genere hanno riguardato lo studio della diffusione delle epidemie o l'economia all'interno di un lungo percorso dal secondo dopoguerra ad oggi puntualmente ricostruito in un articolo su Science Magazine.

Il modello NPS1 è poi altamente configurabile: l'atteggiamento degli agenti, infatti, può variare dalla modalità "household reconstitution" alla modalità "panic". Nel primo caso gli agenti tenderanno a ricongiungersi con i familiari, mentre nel secondo vagheranno senza un obiettivo coerente. E i risultati a volte possono essere controintuitivi: ad esempio, ripristinare le comunicazioni cellulari può incidere fortemente sul comportamento delle persone. Secondo gli esperimenti, invece che recarsi nei luoghi fisici, ad esempio per recuperare i bambini da scuola, telefonavano e si informavano della situazione prima di spostarsi fisicamente, e questo evitava il verificarsi di ingorghi in prossimità delle scuole.

Anche perché avventurarsi per andare in cerca dei familiari o aiutare altre persone non è certamente la cosa migliore da fare in situazioni di questo tipo, perché ci si espone a una maggiore quantità di radiazioni, il che fa aumentare la probabilità di morte.

Gli abitanti della Washington virtuale hanno inoltre reagito in modo diverso anche in base all'età, al sesso e alla professione. In generale la simulazione ha indicato che, in caso di esplosione atomica, restare paralizzati dalla paura può essere fatale, così come lo sarebbe fuggire senza meta in preda al panico.